lucidrains/vit-pytorch
Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch
What it solves
이 프로젝트는 Vision Transformer(ViT)와 그 후속 변형들을 포괄적으로 구현한 PyTorch 라이브러리를 제공합니다. 연구자와 개발자가 기존의 컨볼루션 신경망 대신 트랜스포머 아키텍처를 사용한 최첨단 이미지 분류 모델을 손쉽게 구현할 수 있게 합니다.
How it works
라이브러리는 이미지를 패치 시퀀스로 취급하고 트랜스포머 인코더로 처리하는 핵심 Vision Transformer 구조를 구현합니다. 또한 다음과 같은 다양한 특화 변형들을 포함합니다.
- NaViT: 마스킹과 유연한 어텐션을 활용해 하나의 배치에서 여러 해상도의 이미지를 처리합니다.
- Distillation: 교사 모델(예: ResNet)로부터 ViT 학생 모델로 지식을 증류하는 도구를 제공합니다.
- Deep ViT & CaiT: 더 깊은 네트워크에서도 학습 안정성과 성능을 향상시키는 기술을 구현합니다.
- Hybrid Models: CvT, LeViT 등 컨볼루션과 어텐션을 결합해 효율성 또는 성능을 개선하는 모델을 포함합니다.
- Specialized Architectures: Token-to-Token ViT, CCT, Cross ViT, PiT 등 패치 임베딩 방식이나 토큰 간 상호작용을 변형한 아키텍처를 포함합니다.
Who it’s for
- 컴퓨터 비전 및 트랜스포머 아키텍처에 집중하는 AI 연구자.
- 이미지 분류 작업을 위해 다양한 ViT 아키텍처의 PyTorch 구현을 바로 사용할 수 있는 머신러닝 엔지니어.
Highlights
- Extensive Variety: NaViT, CaiT, MobileViT, MaxViT 등 방대한 ViT 변형을 지원합니다.
- Flexible Configuration: 이미지 크기, 패치 크기, 깊이, 어텐션 헤드 수 등을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- Distillation Support: 컨볼루션 네트워크에서 트랜스포머로 지식을 증류하기 위한 래퍼를 내장하고 있습니다.
- Multi‑resolution Support: NaViT 구현을 통해 서로 다른 해상도의 이미지를 하나의 배치에 묶어 학습할 수 있습니다.