画像分野でのトランスフォーマーは、NLPで成功したトランスフォーマーアーキテクチャを画像認識に応用した技術です。Vision Transformer（ViT）はその代表例で、画像をパッチ（小領域）に分割し、トランスフォーマーを用いて処理します。これにより、従来のCNNを凌駕する性能を達成しました。
目次
重要性
Vision Transformerは、画像認識、物体検出、セグメンテーションなどのタスクで革新的な成果を上げています。この技術により、計算リソースが限られる環境でも高性能な画像モデルを構築することが可能になり、AIの新たな可能性を開拓しました。
用語の使われ方
画像分野でのトランスフォーマーを活用するには、Hugging FaceのTransformersライブラリやPyTorchのビジョンモデルを利用します。データのパッチ分割や事前学習済みモデルのファインチューニングが重要で、効率的なトレーニングのためにGPUの活用が推奨されます。
