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理解してほしいVision Transformer / plz-understand-ViT

理解してほしいVision Transformer / plz-understand-ViT

Easy to understand explanation form NN to ViT.

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shun74

June 23, 2022
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  1. 理解してほしい VisionTransformer B4 佐藤 駿

  2. はじめに • 機械学習を全く知らない人でも理解できるように解説します 目次 • 機械学習 • ニューラルネット • 畳み込みニューラルネット

    (CNN) • Vision Transformer (ViT) • Attention • CNN vs ViT • ViTとCNNのいいとこどり例
  3. 機械学習とは • みんながAIっていってるやつ • ある入力に対して予測という形で出力を行う • なんでもできると思われがちなやつ 犬猫の画像分類 株価の予測 機械翻訳

    画像の生成 自動運転 よくわかってない人の AIのイメージ
  4. ニューラルネット(NN)とは • 任意※1の関数を近似できる魔法※2 • 入力と正解をセットにしたデータでトレーニングを行う • 基本的に中で何の計算が行われてるか分からない ※1任意ではないかもしれない ※2魔法ではない ←多層パーセプトロン(MLP)

    人間の脳のシナプス結合を 模倣したモデル
  5. 畳み込みニューラルネット(CNN)とは • 画像系タスクといえばこれ、2012年ぐらいに発表されたやつが元祖。 • 畳み込みカーネルで画像の情報を効率よく収集 • 画像でなんとなく察してください 手書き数字データセット (MNIST)のCNN例 ↑

    こんな感じで画像を畳み込みます ↑
  6. CNNの応用タスク 画像分類 画像生成 物体認識 距離画像生成

  7. Vision Transformer(ViT)とは • 2020年にGoogleが発表した新しい画像用ネットワーク • それまで画像タスクで圧倒的だったCNNに完全勝利 • 2017年にGoogleが発表した言語モデルTransformerを画像にそのまま使った ←ViTのネットワーク(論文より) 画像を1次元ベクトルにしてから

    Transformerで処理 多層パーセプトロン(MLP)が使われている
  8. Attentionとは • 最初はCNNで導入されたモジュール • ニューラルネットがどこに注目するのかを決める Attentionの例 Attentionが犬以外の背景 をあまり重要視しない ように学習されている

  9. Scaled Dot-Product Attentionの解説 Query, Key, Valueを用意して計算 1. Query, Keyの行列積を計算 2.

    SoftMaxを使ってAttentionMapを生成 3. ValueにMaskを適用して完成 • ViTで使われているのはMulti-Head Attention • Scaled Dot-Product Attentionを複数使う • より多くのパターンを作ることで情報量UP
  10. Vision Transformerのアーキテクチャ1 入力 画像をパッチに分割して1次元ベクトル化 (xy座標情報は捨てる) パッチごとにPosition Embeddingも追加 ViTでは16*16単位で画像をパッチ化 パッチ化した画像を平坦化して入力!

  11. Vision Transformerのアーキテクチャ2 1. Norm: データの正規化を行うNormalization 2. MHA: 情報の注目を決めるAttention 3. MLP:

    情報の処理を行う多層パーセプトロン (横道に逸れている矢印はSkip-Connection) Norm->MHA->Norm->MLPのブロックをLレイヤー繰り返す ここでMHAの入力QKVは全て同じ入力(?!)
  12. CNN vs ViT Q. なぜViTがCNNに圧勝したのか A. タスクがちょうど良かったから ViT : Attentionで全体(Global)の特徴量をまとめる

    CNN: 畳み込みで局所(Local)の特徴量を捉える • 比較が画像分類タスクだったためViTが圧勝した • 画像分類は画像の中に何が映っているか何となく分かればいい ViTとResNet(CNN)の 内部表現の類似性の比較 ViTの方が安定した表現を 獲得している (?)
  13. CNNとViTのいいとこどり例 Depth Former (2022/3) : 深度推定タスク • ViTはCNNより良い性能が出せたがあと一歩性能が足りなかった • CNNの情報を足すことで細かいところまで考慮できるようになった

    • 深度(距離)画像なのでカーペットのテクスチャが反映されているのはおかしい • CNNとViTの組み合わせでLocalとGlobalの情報を考慮できるネットワークになった 入力画像 ViTモデル1 ViTモデル2 DepthFormer 正解画像
  14. さいごに • 現在多くの画像タスクでBackboneとしてViTが使われている • ViT自体も様々なモデルの開発競争が行われている • ViT以外にもCNNだけのモデルやMLPのモデルも研究されている • みんなもViTを実装して最新のAIモデルを作ろう! •

    画像系AIの相談があれば@shun74まで
  15. 参考 1. ニューラルネット: https://ledge.ai/neural-network/ 2. CNN: https://leadinge.co.jp/rd/2021/06/07/863/ 3. ViT: https://qiita.com/omiita/items/0049ade809c4817670d7

    (最強資料) 4. ViT vs CNN: https://ai-scholar.tech/articles/transformer/transformer-vs-cnn 5. DepthFormer: https://arxiv.org/abs/2203.14211