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핵심 요약
ViT는 CNN이 가진 구조적 가정을 최소화하고 Transformer의 확장성을 활용한다. 대규모 데이터셋으로 사전 학습할 경우 CNN의 성능을 능가하며 비전 분야의 새로운 표준이 되었다.
배경
자연어 처리(NLP)에서 혁신을 일으킨 Transformer 아키텍처를 컴퓨터 비전 분야에 성공적으로 이식한 Vision Transformer(ViT)에 대한 교육 영상이다.
대상 독자
컴퓨터 비전 모델의 최신 트렌드를 이해하고자 하는 AI 개발자 및 연구자
의미 / 영향
ViT의 성공은 컴퓨터 비전 분야에서도 Transformer 아키텍처가 표준이 될 수 있음을 증명했다. 이는 멀티모달 모델 개발 시 텍스트와 이미지를 동일한 아키텍처 내에서 통합 처리할 수 있는 기술적 기반을 마련했으며, 향후 대규모 데이터 학습을 통한 비전 모델의 성능 향상이 가속화될 것이다.
챕터별 상세
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Vision Transformer(ViT)의 정의와 기본 구조
Vision Transformer(ViT)는 Transformer 아키텍처를 컴퓨터 비전 작업에 적용한 모델이다. 이미지를 고정된 크기의 패치로 분할하고 각 패치를 벡터로 인코딩하여 시퀀스 데이터처럼 처리한다. 여기에 위치 정보를 제공하는 Positional Embedding과 분류를 위한 Class Embedding을 추가하여 Transformer Encoder에 입력한다. 최종적으로 MLP Head를 통해 이미지의 클래스를 예측하는 구조를 가진다.
- •이미지를 패치 단위로 분할하여 Transformer의 입력 시퀀스로 변환
- •Transformer Encoder 아키텍처를 거의 그대로 유지하며 비전 작업 수행
- •Class Token을 활용하여 최종 이미지 분류 결과 도출
01:41
ViT의 등장 배경과 Transformer의 성공
2017년 등장한 Transformer는 기계 번역을 포함한 NLP 분야에서 SOTA를 달성하며 큰 성공을 거두었다. BERT와 GPT 같은 모델들이 대규모 데이터 사전 학습 후 특정 작업에 파인튜닝하는 프레임워크를 표준화했다. 이러한 성공에 영감을 받은 연구자들은 Transformer를 이미지 분류, 세그멘테이션, 객체 탐지 등 비전 문제에 적용하기 시작했다. 당시 비전 분야는 ResNet과 같은 CNN 기반 모델이 주도하고 있었다.
- •NLP 분야에서 입증된 Transformer의 확장성을 비전 분야에 이식 시도
- •사전 학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning) 패러다임의 전이
- •기존 CNN 중심의 비전 아키텍처에 대한 대안으로 부상
04:30
CNN의 귀납적 편향(Inductive Bias)과 한계
CNN은 이미지 처리에 최적화된 네 가지 주요 귀납적 편향을 가진다. 인접 픽셀 간의 관계를 중시하는 Locality, 객체 위치 변화에 대응하는 Translation Equivariance, 작은 왜곡을 무시하는 Pooling 기법, 그리고 저수준에서 고수준 특징으로 나아가는 Hierarchical Feature Learning이 그것이다. 이러한 구조적 가정은 데이터가 적을 때 효율적이지만, 모델의 유연성을 제한하는 요소가 되기도 한다. ViT는 이러한 편향을 최소화하여 데이터로부터 직접 관계를 학습하도록 설계되었다.
- •CNN은 Locality와 Translation Equivariance를 통해 이미지 특징 추출 최적화
- •구조적 가정이 강할수록 적은 데이터로도 학습이 가능하지만 확장성 제한
- •ViT는 CNN의 고정된 구조적 가정을 제거하고 Self-Attention에 의존
08:30
데이터 스케일링에 따른 ViT와 ResNet의 성능 역전
ImageNet-1K와 같이 약 130만 장 규모의 데이터셋에서는 ResNet이 ViT보다 우수한 성능을 보인다. 하지만 학습 데이터가 1,400만 장에서 3억 장(JFT-300M)으로 늘어날수록 ViT의 성능이 급격히 향상되어 ResNet을 추월한다. 이는 대규모 데이터 환경에서 데이터 스케일링의 효과가 CNN의 구조적 이점을 압도함을 증명한다. 데이터가 충분하다면 ViT가 이미지의 복잡한 패턴을 더 잘 학습할 수 있다.
- •중소규모 데이터셋에서는 CNN의 귀납적 편향이 성능 우위 제공
- •3억 장 규모의 초대형 데이터셋에서는 ViT가 ResNet 성능을 능가
- •데이터 스케일링이 모델 아키텍처의 구조적 제약을 극복하는 핵심 요소
09:50
ViT의 사전 학습(Pre-training) 상세 프로세스
224x224 해상도의 이미지를 16x16 크기의 패치로 분할하여 총 196개의 패치를 생성한다. 각 패치는 공유 MLP 레이어를 거쳐 512차원의 벡터로 변환되는 Patch Embedding 과정을 거친다. 여기에 이미지 전체 정보를 대표하는 학습 가능한 Class Token과 각 패치의 위치 정보를 나타내는 Positional Embedding이 추가된다. 이 데이터는 12개의 레이어로 구성된 Transformer Encoder를 통과하며 패치 간의 전역적 관계를 학습한다. 최종적으로 Cross Entropy Loss를 사용하여 모델 파라미터를 업데이트한다.
- •이미지 패치를 512차원 벡터로 선형 투영하여 입력값 생성
- •학습 가능한 Positional Embedding을 통해 패치의 공간적 순서 정보 유지
- •12층의 Transformer Encoder를 통해 패치 간 복합적 상호작용 학습
15:13
고해상도 이미지를 위한 파인튜닝(Fine-tuning) 기법
사전 학습된 ViT를 384x384와 같은 고해상도 이미지에 적용할 때는 패치 수가 576개로 증가한다. 이때 기존에 학습된 196개의 Positional Embedding을 2D Bilinear Interpolation을 통해 576개로 확장하여 사용한다. 분류 헤드(MLP + Softmax)는 새로운 작업의 클래스 수에 맞춰 교체하고 다시 초기화한다. 이 과정을 통해 고해상도 이미지의 세밀한 특징을 포착하면서도 사전 학습된 지식을 효과적으로 전이할 수 있다.
- •해상도 증가에 따른 패치 수 변화를 2D Bilinear Interpolation으로 해결
- •기존 위치 정보를 유지하면서 새로운 해상도에 맞게 임베딩 확장
- •분류 헤드 교체 및 재학습을 통해 특정 도메인 작업에 최적화
실무 Takeaway
- 데이터셋 규모가 작을 때는 CNN이 유리하지만, 수억 장 단위의 대규모 데이터에서는 ViT가 CNN의 성능을 능가한다.
- ViT는 이미지를 패치 단위로 나누어 처리하며, 위치 정보를 보존하기 위해 학습 가능한 Positional Embedding을 사용한다.
- 고해상도 이미지로 파인튜닝할 때 기존 Positional Embedding을 2D Bilinear Interpolation으로 확장하여 대응한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2025. 12. 16.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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