비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 16×16 패치 임베딩과 위치 임베딩, CLS 토큰 분류까지
이미지를 16×16 패치로 잘라 트랜스포머에 넣는 비전 트랜스포머의 작동 순서를, 고양이 눈에 해당하는 패치 하나를 끝까지 추적하며 단계별로 풀어본다. 위치 임베딩과 CLS 토큰, CNN과의 차이까지 함께 짚는다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리: 이미지 패치 분할, 위치 임베딩, 분류 토큰까지 정리
자연어 처리를 위해 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 인식에 쓰이게 됐는지 단계별로 정리했다. 이미지를 패치로 자르는 방법, 합성곱 층으로 벡터를 한 번에 만드는 요령, 위치 임베딩과 분류 토큰의 역할을 살펴본다.
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CNN 이미지 분류 원리: 합성곱 필터·특징맵·맥스 풀링 쉽게 이해하기
일반 신경망이 이미지에서 왜 한계에 부딪히는지, 그리고 CNN이 필터·합성곱·특징맵·풀링으로 어떻게 그 문제를 푸는지를 X·O 분류 예시로 차근차근 설명한다.
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비전 트랜스포머(ViT) 작동 원리 — 이미지 패치와 트랜스포머로 분류하는 법, CNN과의 비교
비전 트랜스포머는 이미지를 작은 패치로 쪼개 트랜스포머 구조로 분류하는 모델입니다. CNN과의 차이, 데이터 규모의 중요성, 그리고 사전학습·파인튜닝·추론 과정을 일반 독자도 알기 쉽게 정리했습니다.
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