ViT-GPT2による画像キャプション生成：アーキテクチャ解説と実践的最適化手法
画像から自然なテキスト説明を自動生成するタスクにおいて、Vision Transformer（ViT）とGPT2を組み合わせたエンコーダ・デコーダモデルは高い性能を発揮します。本稿では、nlpconnect/vit-gpt2-image-captioningの構造を深掘りし、推論速度・精度向上のための実装テクニックと、プロダクション環境への展開方法を具体的に紹介します。
アーキテクチャの核心：視覚特徴と ...
7月14日 20:06 投稿
ViT事前学習モデルを用いた画像分類の実装手法
ViTモデルの基本構造
Vision Transformer（ViT）はトランスフォーマーアーキテクチャを画像処理に応用したモデルです。画像を固定サイズのパッチに分割し、各パッチを埋め込みベクトルに変換します。位置情報を付加した後、トランスフォーマーエンコーダーで特徴抽出を行います。
class VisionTransformer(nn.Module):
def __init__(self, image_dim=224, patch_dim=1 ...
7月6日 00:16 投稿