lucidrains/vit-pytorch

해결하는 문제

이 프로젝트는 Vision Transformer (ViT)와 그 이후에 등장한 다양한 아키텍처 변종을 포괄적으로 PyTorch로 구현한 라이브러리입니다. 연구자와 개발자들이 기존의 전통적인 합성곱 신경망 대신 트랜스포머 인코더를 사용하는 최신 이미지 분류 모델을 쉽게 통합할 수 있도록 도와줍니다.

작동 방식

이 라이브러리는 이미지를 패치의 시퀀스로 간주하여 트랜스포머로 처리하는 핵심 ViT 아키텍처를 구현하고, 수많은 특화된 버전으로 확장합니다. 이러한 변종에는 학습 속도 최적화(Simple ViT), 다양한 이미지 해상도 처리(NaViT), 합성곱 네트워크로부터의 지식 증류(DistillableViT), 그리고 합성곱과 어텐션을 혼합한 하이브리드 모델(CvT, LeViT)이 포함됩니다.

대상 사용자

컴퓨터 비전 작업에 종사하는 머신러닝 엔지니어 및 AI 연구자들을 위한 것으로, 트랜스포머 기반 이미지 분류 아키텍처를 처음부터 구현하지 않고도 실험할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징

• 풍부한 변종 라이브러리: NaViT, CaiT, CrossViT, PiT, LeViT, CvT, Twins SVT 등이 포함됩니다.
• 유연한 학습 지원: 교사 모델에서 학생 모델로 지식을 전달하기 위한 증류 토큰을 지원합니다.
• 변동 해상도 지원: NaViT 구현은 여러 해상도의 이미지를 하나의 배치에 함께 학습할 수 있도록 합니다.
• 최신 기술 아키텍처: 2D 사인 위치 임베딩과 글로벌 평균 풀링과 같은 현대적 개선 사항을 구현합니다.