비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 16×16 패치 임베딩과 위치 임베딩, CLS 토큰 분류까지
이미지를 16×16 패치로 잘라 트랜스포머에 넣는 비전 트랜스포머의 작동 순서를, 고양이 눈에 해당하는 패치 하나를 끝까지 추적하며 단계별로 풀어본다. 위치 임베딩과 CLS 토큰, CNN과의 차이까지 함께 짚는다.
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이미지를 16×16 패치로 잘라 트랜스포머에 넣는 비전 트랜스포머의 작동 순서를, 고양이 눈에 해당하는 패치 하나를 끝까지 추적하며 단계별로 풀어본다. 위치 임베딩과 CLS 토큰, CNN과의 차이까지 함께 짚는다.
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비전 트랜스포머는 이미지를 16×16 패치로 잘라 문장처럼 다루는 모델이다. 패치 임베딩과 CLS 토큰, 위치 임베딩이 하는 일과 CNN 대신 언제 써야 하는지, 확장 모델인 Swin과 DeiT의 차이까지 정리했다.
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2010년대 컴퓨터 비전을 지배한 CNN이 어떻게 트랜스포머에 자리를 내줬는지, 이미지를 패치 시퀀스로 다룬 ViT와 확장성, 그리고 CLIP·SAM 같은 파운데이션 모델의 등장을 정리했다.
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10년간 컴퓨터 비전을 지배한 CNN에 도전한 비전 트랜스포머(ViT)의 원리를 쉽게 정리했습니다. 이미지를 16×16 패치로 잘라 언어처럼 처리하는 셀프 어텐션과 88.55% 정확도, CLIP·SAM 응용까지 살펴봅니다.
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비전 트랜스포머는 이미지를 작은 패치로 쪼개 트랜스포머 구조로 분류하는 모델입니다. CNN과의 차이, 데이터 규모의 중요성, 그리고 사전학습·파인튜닝·추론 과정을 일반 독자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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