vit-pytorch: PyTorchで実装されたVision Transformer (ViT) とその派生モデルの包括的なコレクション

解決する課題

このプロジェクトは、Vision Transformer (ViT) とその後に続く幅広い派生モデルの包括的なPyTorch実装を提供します。これにより、研究者や開発者は、従来の畳み込みニューラルネットワークの代わりにトランスフォーマーアーキテクチャを使用して、最先端の画像分類モデルを簡単に実装できるようになります。

仕組み

このライブラリは、画像をパッチのシーケンスとして扱い、トランスフォーマーエンコーダーを使用してそれらを処理するコアとなるVision Transformerアーキテクチャを実装しています。また、以下のような、このプロセスを最適化する多数の特化型派生モデルも含まれています：

• NaViT: マスキングと柔軟なアテンションを使用して、単一のバッチ内で複数の解像度の画像を扱います。
• Distillation: 教師モデル（ResNetなど）からViT生徒モデルへ知識を蒸留するためのツールを提供します。
• Deep ViT & CaiT: より深い層におけるトレーニングの安定性とパフォーマンスを向上させるための技術を実装しています。
• Hybrid Models: 効率やパフォーマンスを向上させるために、畳み込みとアテンションを混合するCvTやLeViTなどの実装を含みます。
• Specialized Architectures: パッチの埋め込み方法やトークン間のアテンション方法を変更するToken-to-Token ViT、CCT、Cross ViT、PiTなどを含みます。

対象者

• コンピュータビジョンとトランスフォーマーアーキテクチャに焦点を当てたAI研究者。
• 画像分類タスクのために、さまざまなViTアーキテクチャのすぐに使えるPyTorch実装を探している機械学習エンジニア。

ハイライト

• 幅広いバリエーション: 膨大な範囲のViT派生モデル（例：NaViT, CaiT, MobileViT, MaxViTなど）をサポートしています。
• 柔軟な設定: 画像サイズ、パッチサイズ、深さ、アテンションヘッドを詳細に制御できます。
• 蒸留のサポート: 畳み込みネットワークからトランスフォーマーへ知識を蒸留するための組み込みラッパーを提供します。
• マルチ解像度サポート: NaViTの実装により、異なる解像度の画像を1つのバッチにまとめてトレーニングすることが可能です。