TL;DR
Transformer는 이미지 처리에 덜 자연스러운 구조임에도 불구하고, 대규모 데이터셋에서의 확장성과 LLM 생태계의 인프라 공유 덕분에 비전 분야의 표준이 되었다. 단순한 아키텍처가 결국 복잡한 유도 편향을 가진 모델보다 더 나은 성능을 낸다는 사실이 입증되었다.
배경
오랫동안 컴퓨터 비전 분야를 지배해온 CNN 아키텍처가 최근 Transformer 기반 모델들에 자리를 내주게 된 배경을 다룬다.
대상 독자
컴퓨터 비전 연구자, AI 엔지니어, 딥러닝 아키텍처에 관심 있는 개발자
의미 / 영향
비전 분야의 아키텍처가 Transformer로 통합되면서 텍스트와 이미지를 동시에 다루는 멀티모달 모델 구축이 용이해졌다. 이는 로보틱스 및 자율주행 분야에서 시각 정보를 언어적 맥락과 결합해 처리하는 물리적 AI의 발전을 가속화할 것이다. 실무적으로는 하드웨어 가속기들이 Transformer 구조에 최적화됨에 따라 CNN 기반의 기존 시스템들이 빠르게 교체될 것으로 보인다.
챕터별 상세
비전 분야의 패러다임 변화: CNN에서 Transformer로
CNN은 인접 픽셀 간의 관계를 중시하는 유도 편향(Inductive Bias)을 가지지만, Transformer는 이러한 편향이 적어 더 많은 데이터를 필요로 한다.
ViT와 Swin Transformer의 등장과 혁신
어텐션 메커니즘은 입력 데이터의 모든 부분 간의 관계를 계산하므로 이미지 크기가 커질수록 연산량이 제곱으로 증가하는 특성이 있다.
ConvNeXt와 Hiera: 아키텍처의 단순화와 효율성
MAE는 이미지의 일부를 가리고 모델이 이를 예측하게 함으로써 데이터 자체의 구조를 학습하게 하는 자기지도학습 기법이다.
SAM과 RF-DETR: 실무 적용과 배포 유연성
DETR(DEtection TRansformer)은 객체 탐지를 집합 예측 문제로 재정의하여 기존의 복잡한 후처리 과정을 제거한 모델이다.
비전 AI의 미래: VLM과 세계 모델
VLM은 이미지와 텍스트를 동일한 벡터 공간에서 이해하여 시각적 질문 답변(VQA)이나 이미지 캡셔닝 등을 수행한다.
실무 Takeaway
- 비전 Transformer는 데이터 규모가 커질수록 CNN보다 우수한 확장성을 제공하므로 대규모 데이터셋 확보가 성능의 핵심이다.
- Swin Transformer와 같이 계층적 구조를 가진 모델은 고해상도 이미지의 세밀한 특징 추출이 필요한 태스크에 적합하다.
- 복잡한 아키텍처 설계보다는 Hiera처럼 단순한 구조에 MAE와 같은 강력한 사전 학습 기법을 결합하는 것이 장기적인 확장성 면에서 유리하다.
- LLM용으로 개발된 추론 최적화 및 서빙 인프라를 비전 Transformer에 그대로 활용하여 배포 효율성을 극대화할 수 있다.
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