画像認識

- Vision Transformerとは-Vision Transformer- (ViT)は、2020年にGoogle Researchによって発表された新しい画像認識モデルです。従来の画像認識の分野では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が長年主流の座を占めてきました。しかし、ViTは自然言語処理の分野で大きな成果を上げていた-Transformer-というモデルを画像認識に応用した革新的な技術です。ViTが従来のCNNと大きく異なる点は、画像の捉え方です。CNNは画像をピクセルの集まりとして捉え、畳み込み処理によって特徴を抽出していきます。一方、ViTは画像を-パッチ-と呼ばれる小さな単位に分割します。そして、それぞれのパッチをTransformerに入力することで、画像全体の情報 relationshipsを学習していきます。Transformerは、-Attention機構-という仕組みにより、文中の単語同士の関係性を分析するのと同様に、画像内のパッチ同士の関係性を分析することができます。これにより、ViTは画像の全体的な文脈を理解し、高精度な画像認識を実現できるのです。ViTの登場は、画像認識の分野に新たな風を吹き込みました。ViTは従来のCNNを超える性能を持つことが示されており、今後の発展が期待されています。