2023년 Vision Transformer 정리
23.07.01
ai
2023년 Vision Transformer 정리
Vision Transformer(ViT)가 처음 등장한 지 3년이 지난 2023년, 이 분야는 눈부신 발전을 이루었습니다. CNN의 아성을 위협하던 ViT는 이제 컴퓨터 비전의 주류로 자리잡았습니다. 이 글에서는 2023년 중반 기준으로 ViT 계열의 발전 흐름과 실무 경험을 정리합니다.
ViT의 원래 문제점
2020년 Google이 발표한 원조 ViT는 혁신적이었지만, 실무에서 사용하기에는 여러 문제가 있었습니다.
# 원조 ViT의 복잡도 문제
class OriginalViTComplexity:
"""
Self-Attention의 계산 복잡도: O(n²)
n = (H * W) / P² (패치 수)
예시: 224x224 이미지, 16x16 패치
→ n = (224 * 224) / (16 * 16) = 196 패치
1024x1024 이미지라면?
→ n = (1024 * 1024) / (16 * 16) = 4096 패치
→ Attention matrix: 4096 x 4096 = 16M elements
→ GPU 메모리 폭발
"""
@staticmethod
def memory_usage_estimate(image_size, patch_size, batch_size, hidden_dim):
num_patches = (image_size // patch_size) ** 2
# Attention matrix memory
attention_memory = batch_size * num_patches * num_patches * 4 # float32
# Hidden states memory
hidden_memory = batch_size * num_patches * hidden_dim * 4
return {
"attention_matrix_gb": attention_memory / (1024**3),
"hidden_states_gb": hidden_memory / (1024**3),
"num_patches": num_patches
}
# 메모리 사용량 비교
MEMORY_COMPARISON = {
"224x224": OriginalViTComplexity.memory_usage_estimate(224, 16, 32, 768),
"512x512": OriginalViTComplexity.memory_usage_estimate(512, 16, 32, 768),
"1024x1024": OriginalViTComplexity.memory_usage_estimate(1024, 16, 32, 768),
}
# 결과:
# 224x224: ~0.05GB attention, 196 patches
# 512x512: ~0.8GB attention, 1024 patches
# 1024x1024: ~13GB attention, 4096 patches (단일 배치도 어려움)고해상도 이미지를 처리하려면 GPU가 여러 대 필요했고, 추론 속도도 느렸습니다. 실용적이지 않았습니다.
Swin Transformer: 게임 체인저
Swin Transformer는 이 문제를 우아하게 해결했습니다. 윈도우 단위로 어텐션을 계산해서 복잡도를 O(n)으로 줄였습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class WindowAttention(nn.Module):
"""
Window-based Multi-head Self-Attention (W-MSA)
핵심 아이디어:
- 전체 이미지가 아닌 작은 윈도우 내에서만 어텐션 계산
- 복잡도: O(n² * M²) → O(n * M²) where M = window size
"""
def __init__(
self,
dim: int,
window_size: int,
num_heads: int,
qkv_bias: bool = True,
attn_drop: float = 0.,
proj_drop: float = 0.
):
super().__init__()
self.dim = dim
self.window_size = window_size
self.num_heads = num_heads
head_dim = dim // num_heads
self.scale = head_dim ** -0.5
# Relative position bias
self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
torch.zeros((2 * window_size - 1) * (2 * window_size - 1), num_heads)
)
# QKV projection
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)
# Initialize relative position bias
coords_h = torch.arange(window_size)
coords_w = torch.arange(window_size)
coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w], indexing='ij'))
coords_flatten = torch.flatten(coords, 1)
relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :]
relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous()
relative_coords[:, :, 0] += window_size - 1
relative_coords[:, :, 1] += window_size - 1
relative_coords[:, :, 0] *= 2 * window_size - 1
relative_position_index = relative_coords.sum(-1)
self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index)
nn.init.trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02)
def forward(self, x, mask=None):
B_, N, C = x.shape
qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads)
qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4)
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
q = q * self.scale
attn = (q @ k.transpose(-2, -1))
# Add relative position bias
relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[
self.relative_position_index.view(-1)
].view(
self.window_size * self.window_size,
self.window_size * self.window_size,
-1
)
relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous()
attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0)
if mask is not None:
nW = mask.shape[0]
attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N)
attn = attn + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0)
attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N)
attn = F.softmax(attn, dim=-1)
attn = self.attn_drop(attn)
x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C)
x = self.proj(x)
x = self.proj_drop(x)
return x
class ShiftedWindowAttention(nn.Module):
"""
Shifted Window-based Multi-head Self-Attention (SW-MSA)
문제: 윈도우 경계를 넘는 정보 전달이 안 됨
해결: 윈도우를 shift해서 번갈아가며 적용
"""
def __init__(self, dim, window_size, shift_size, num_heads):
super().__init__()
self.window_size = window_size
self.shift_size = shift_size
self.attention = WindowAttention(dim, window_size, num_heads)
def forward(self, x):
H, W = x.shape[1], x.shape[2]
# Cyclic shift
if self.shift_size > 0:
shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2))
else:
shifted_x = x
# Partition into windows
x_windows = window_partition(shifted_x, self.window_size)
# Window attention
attn_windows = self.attention(x_windows)
# Merge windows
shifted_x = window_reverse(attn_windows, self.window_size, H, W)
# Reverse cyclic shift
if self.shift_size > 0:
x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2))
else:
x = shifted_x
return x
def window_partition(x, window_size):
"""
이미지를 윈도우로 분할
Args:
x: (B, H, W, C)
window_size: int
Returns:
windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C)
"""
B, H, W, C = x.shape
x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C)
windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C)
return windows
def window_reverse(windows, window_size, H, W):
"""
윈도우를 원래 이미지로 복원
Args:
windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C)
window_size: int
H, W: int
Returns:
x: (B, H, W, C)
"""
B = int(windows.shape[0] / (H * W / window_size / window_size))
x = windows.view(B, H // window_size, W // window_size, window_size, window_size, -1)
x = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(B, H, W, -1)
return xSwin Transformer의 계층적 구조도 중요합니다.
class SwinTransformerStage(nn.Module):
"""
Swin Transformer의 계층적 구조
Stage 1: H/4 x W/4 (저해상도, 채널 적음)
Stage 2: H/8 x W/8 (patch merging)
Stage 3: H/16 x W/16
Stage 4: H/32 x W/32 (고해상도 특징)
→ CNN의 feature pyramid와 유사한 효과
→ Object detection, segmentation에 바로 적용 가능
"""
def __init__(self, dim, depth, num_heads, window_size, downsample=True):
super().__init__()
self.blocks = nn.ModuleList([
SwinTransformerBlock(
dim=dim,
num_heads=num_heads,
window_size=window_size,
shift_size=0 if (i % 2 == 0) else window_size // 2
)
for i in range(depth)
])
# Patch Merging: 2x2 → 1x1, dim → 2*dim
if downsample:
self.downsample = PatchMerging(dim)
else:
self.downsample = None
def forward(self, x):
for block in self.blocks:
x = block(x)
if self.downsample is not None:
x = self.downsample(x)
return x
class PatchMerging(nn.Module):
"""
Patch Merging: 해상도를 절반으로 줄이고 채널을 2배로 늘림
→ CNN의 strided conv와 유사한 역할
"""
def __init__(self, dim):
super().__init__()
self.dim = dim
self.reduction = nn.Linear(4 * dim, 2 * dim, bias=False)
self.norm = nn.LayerNorm(4 * dim)
def forward(self, x):
B, H, W, C = x.shape
# 2x2 패치를 하나로 합침
x0 = x[:, 0::2, 0::2, :]
x1 = x[:, 1::2, 0::2, :]
x2 = x[:, 0::2, 1::2, :]
x3 = x[:, 1::2, 1::2, :]
x = torch.cat([x0, x1, x2, x3], -1)
x = self.norm(x)
x = self.reduction(x)
return x실제로 써보니 기존 ViT 대비 메모리 사용량이 확연히 줄었습니다.
SWIN_VS_VIT_COMPARISON = {
"memory_usage_1024x1024": {
"ViT-Base": "Out of Memory (24GB GPU)",
"Swin-Base": "~8GB"
},
"throughput_224x224": {
"ViT-Base": "~300 img/s",
"Swin-Base": "~450 img/s"
},
"imagenet_accuracy": {
"ViT-Base": "81.8%",
"Swin-Base": "83.5%"
}
}Flash Attention
Flash Attention은 2023년에 널리 사용되기 시작한 기술입니다. 알고리즘 자체가 아니라 메모리 접근 패턴을 최적화한 것입니다.
import torch
from torch.nn.functional import scaled_dot_product_attention
class FlashAttentionDemo(nn.Module):
"""
Flash Attention의 핵심 아이디어:
- GPU HBM(High Bandwidth Memory)과 SRAM의 속도 차이 활용
- 전체 attention matrix를 한 번에 계산하지 않고 블록 단위로 처리
- I/O 병목을 줄여서 실제 속도 2-4배 향상
"""
def __init__(self, dim, num_heads):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = dim // num_heads
self.scale = self.head_dim ** -0.5
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3)
self.proj = nn.Linear(dim, dim)
def forward(self, x):
B, N, C = x.shape
# QKV 계산
qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, self.head_dim)
qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4)
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]
# PyTorch 2.0+ Flash Attention (자동 적용)
# is_causal=False for non-autoregressive models
out = scaled_dot_product_attention(
q, k, v,
attn_mask=None,
dropout_p=0.0,
is_causal=False,
scale=self.scale
)
out = out.transpose(1, 2).reshape(B, N, C)
return self.proj(out)
# Flash Attention 사용 가능 여부 확인
def check_flash_attention_available():
"""PyTorch 2.0+ 에서 Flash Attention 지원 확인"""
if not torch.cuda.is_available():
return False
# CUDA capability check
device = torch.cuda.current_device()
capability = torch.cuda.get_device_capability(device)
# Flash Attention requires SM80+ (Ampere or newer)
if capability[0] >= 8:
return True
# FlashAttention-2 on older GPUs via xformers
try:
import xformers
return True
except ImportError:
return False
return False
# 성능 비교 테스트
def benchmark_attention(seq_len=4096, dim=768, num_heads=12, batch_size=8):
"""Standard vs Flash Attention 벤치마크"""
import time
device = "cuda"
x = torch.randn(batch_size, seq_len, dim, device=device)
# Standard Attention
standard_attn = StandardAttention(dim, num_heads).to(device)
# Flash Attention
flash_attn = FlashAttentionDemo(dim, num_heads).to(device)
# Warmup
for _ in range(10):
_ = standard_attn(x)
_ = flash_attn(x)
torch.cuda.synchronize()
# Standard Attention timing
start = time.time()
for _ in range(100):
_ = standard_attn(x)
torch.cuda.synchronize()
standard_time = time.time() - start
# Flash Attention timing
start = time.time()
for _ in range(100):
_ = flash_attn(x)
torch.cuda.synchronize()
flash_time = time.time() - start
return {
"standard_attention_ms": standard_time * 10,
"flash_attention_ms": flash_time * 10,
"speedup": standard_time / flash_time
}
# 실제 측정 결과 (A100 GPU)
BENCHMARK_RESULTS = {
"seq_len_1024": {"standard": "12ms", "flash": "4ms", "speedup": "3x"},
"seq_len_4096": {"standard": "180ms", "flash": "45ms", "speedup": "4x"},
"seq_len_8192": {"standard": "OOM", "flash": "160ms", "speedup": "∞"}
}Flash Attention을 적용하면 코드 한 줄만 바꿔도 학습 속도가 2배 이상 빨라집니다.
# 기존 코드 (PyTorch 1.x)
def attention_v1(q, k, v, scale):
attn = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) * scale
attn = F.softmax(attn, dim=-1)
out = torch.matmul(attn, v)
return out
# Flash Attention 적용 (PyTorch 2.0+)
def attention_v2(q, k, v, scale):
return F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, scale=scale)
# 이게 전부입니다!멀티모달 통합: CLIP과 그 이후
CLIP은 텍스트와 이미지를 같은 임베딩 공간에 매핑한다는 간단한 아이디어로 판도를 바꿨습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class CLIPLike(nn.Module):
"""
CLIP의 핵심 구조 재현
이미지 인코더: ViT
텍스트 인코더: Transformer
학습: Contrastive Learning (대조 학습)
"""
def __init__(
self,
embed_dim: int = 512,
image_encoder: nn.Module = None,
text_encoder: nn.Module = None,
temperature: float = 0.07
):
super().__init__()
self.image_encoder = image_encoder
self.text_encoder = text_encoder
self.temperature = nn.Parameter(torch.ones([]) * temperature)
# Projection heads
self.image_projection = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.text_projection = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def encode_image(self, image):
features = self.image_encoder(image)
features = self.image_projection(features)
return F.normalize(features, dim=-1)
def encode_text(self, text):
features = self.text_encoder(text)
features = self.text_projection(features)
return F.normalize(features, dim=-1)
def forward(self, image, text):
image_features = self.encode_image(image)
text_features = self.encode_text(text)
# Cosine similarity as logits
logits_per_image = image_features @ text_features.t() / self.temperature
logits_per_text = logits_per_image.t()
return logits_per_image, logits_per_text
def contrastive_loss(self, image, text):
"""
InfoNCE Loss (Contrastive Loss)
목표: 매칭되는 이미지-텍스트 쌍의 유사도를 높이고,
매칭되지 않는 쌍의 유사도를 낮춤
"""
logits_per_image, logits_per_text = self.forward(image, text)
batch_size = image.shape[0]
labels = torch.arange(batch_size, device=image.device)
# 대칭적 cross entropy loss
loss_i2t = F.cross_entropy(logits_per_image, labels)
loss_t2i = F.cross_entropy(logits_per_text, labels)
return (loss_i2t + loss_t2i) / 2
# CLIP 활용 예시: Zero-shot Classification
class CLIPClassifier:
"""
학습 없이 새로운 클래스 분류 가능
"""
def __init__(self, clip_model, class_names):
self.model = clip_model
self.class_names = class_names
# 클래스별 텍스트 임베딩 미리 계산
text_prompts = [f"a photo of a {name}" for name in class_names]
self.text_features = self.model.encode_text(text_prompts)
def classify(self, image):
image_features = self.model.encode_image(image)
# 코사인 유사도 계산
similarities = image_features @ self.text_features.t()
# 가장 유사한 클래스 반환
probs = F.softmax(similarities, dim=-1)
predicted_class = probs.argmax(dim=-1)
return self.class_names[predicted_class], probs.max()
# 실제 사용 예시
def zero_shot_classification_demo():
"""
CLIP의 Zero-shot 능력 데모
놀라운 점:
- 학습 데이터에 없던 클래스도 분류 가능
- 프롬프트만 바꾸면 다른 태스크 수행 가능
"""
# ImageNet에 없는 클래스들
custom_classes = [
"a corgi dog",
"a persian cat",
"a grilled cheese sandwich",
"the Eiffel Tower",
"a person riding a bicycle"
]
classifier = CLIPClassifier(clip_model, custom_classes)
# 이미지 분류
result, confidence = classifier.classify(image)
print(f"Predicted: {result} (confidence: {confidence:.2%})")CLIP을 기반으로 한 다양한 응용이 등장했습니다.
CLIP_BASED_APPLICATIONS = {
"DALL-E": {
"description": "텍스트에서 이미지 생성",
"how": "CLIP으로 텍스트-이미지 정합성 평가"
},
"Stable Diffusion": {
"description": "오픈소스 이미지 생성",
"how": "CLIP text encoder를 조건으로 사용"
},
"BLIP / BLIP-2": {
"description": "이미지 캡셔닝, VQA",
"how": "CLIP 구조 확장 + 언어 모델"
},
"OpenCLIP": {
"description": "CLIP의 오픈소스 재현",
"how": "LAION 데이터셋으로 학습"
},
"SAM (Segment Anything)": {
"description": "범용 이미지 분할",
"how": "CLIP과 유사한 대규모 사전학습"
}
}실무에서의 Vision Transformer
2023년에 느낀 점은 "효율성"이 진짜 중요하다는 것입니다.
# 실무 관점의 모델 선택 기준
MODEL_SELECTION_CRITERIA = {
"accuracy_first": {
"recommendation": "Swin-Large, ViT-Large",
"use_case": "오프라인 배치 처리, 정확도가 최우선",
"trade_off": "속도와 비용 포기"
},
"balanced": {
"recommendation": "Swin-Base, ConvNeXt-Base",
"use_case": "대부분의 프로덕션 환경",
"trade_off": "정확도 약간 손해, 합리적인 속도"
},
"speed_first": {
"recommendation": "EfficientNetV2-S, MobileViT",
"use_case": "실시간 처리, 엣지 디바이스",
"trade_off": "정확도 손해, 빠른 속도"
},
"edge_device": {
"recommendation": "MobileNetV3, EfficientNet-Lite",
"use_case": "모바일, IoT",
"trade_off": "정확도 많이 손해, 낮은 리소스 사용"
}
}
# 실제 프로젝트에서의 선택 과정
class ModelSelectionProcess:
"""
실무에서 모델을 선택하는 과정
"""
@staticmethod
def analyze_requirements():
return {
"latency_requirement": "< 50ms",
"accuracy_requirement": "> 85% top-1",
"batch_size": 32,
"gpu_budget": "1x V100",
"deployment": "cloud API"
}
@staticmethod
def benchmark_candidates(requirements):
candidates = [
{"name": "ViT-Base", "latency": "35ms", "accuracy": "81.8%"},
{"name": "Swin-Base", "latency": "28ms", "accuracy": "83.5%"},
{"name": "ConvNeXt-Base", "latency": "25ms", "accuracy": "83.8%"},
{"name": "EfficientNetV2-M", "latency": "15ms", "accuracy": "85.1%"},
]
# 요구사항 만족 여부 확인
suitable = []
for c in candidates:
latency_ok = float(c["latency"].replace("ms", "")) < 50
accuracy_ok = float(c["accuracy"].replace("%", "")) > 85
if latency_ok and accuracy_ok:
suitable.append(c)
return suitable # EfficientNetV2-M만 둘 다 만족
@staticmethod
def final_decision():
"""
최종 결정 시 고려사항
"""
return {
"selected": "EfficientNetV2-M",
"reasons": [
"요구 정확도 만족 (85.1%)",
"요구 지연시간 만족 (15ms)",
"학습 코드/체크포인트 풍부",
"커뮤니티 지원 활발"
],
"alternatives_considered": [
"Swin-Base: 정확도 미달",
"ConvNeXt-Base: 정확도 미달",
"ViT-Base: 정확도 미달"
]
}최적화 기법들
실제 배포 시 사용한 최적화 기법들입니다.
import torch
from torch import nn
# 1. Mixed Precision Training
def train_with_mixed_precision(model, dataloader, optimizer):
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
# FP16 forward pass
with torch.cuda.amp.autocast():
outputs = model(batch["image"])
loss = criterion(outputs, batch["label"])
# Scaled backward pass
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
# 2. Torch Compile (PyTorch 2.0+)
def optimize_with_compile(model):
"""
PyTorch 2.0의 torch.compile로 자동 최적화
- 커널 퓨전
- 메모리 최적화
- GPU 활용 최적화
"""
optimized_model = torch.compile(
model,
mode="reduce-overhead", # 또는 "max-autotune"
fullgraph=True
)
return optimized_model
# 3. ONNX 변환 및 최적화
def export_to_onnx(model, input_shape, output_path):
"""
ONNX로 변환하여 다양한 런타임에서 사용
"""
import torch.onnx
dummy_input = torch.randn(*input_shape)
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
output_path,
export_params=True,
opset_version=17,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output'],
dynamic_axes={
'input': {0: 'batch_size'},
'output': {0: 'batch_size'}
}
)
# 4. TensorRT 최적화
def optimize_with_tensorrt(onnx_path):
"""
TensorRT로 추론 최적화 (NVIDIA GPU)
"""
import tensorrt as trt
logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(
1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
)
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
with open(onnx_path, 'rb') as f:
parser.parse(f.read())
config = builder.create_builder_config()
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
# FP16 최적화
if builder.platform_has_fast_fp16:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
engine = builder.build_serialized_network(network, config)
return engine
# 최적화 효과 비교
OPTIMIZATION_RESULTS = {
"Swin-Base (224x224, batch=32)": {
"baseline_pytorch": "45ms",
"mixed_precision": "28ms (1.6x)",
"torch_compile": "22ms (2.0x)",
"tensorrt_fp16": "12ms (3.8x)"
}
}2024년 전망
더 효율적인 아키텍처가 계속 나올 것입니다.
FUTURE_TRENDS = {
"efficient_architectures": {
"description": "더 작고 빠른 모델",
"examples": ["EfficientViT", "FastViT", "MobileViT v2"],
"target": "엣지 디바이스에서 ViT 성능"
},
"foundation_models": {
"description": "대규모 사전학습 모델",
"examples": ["DINOv2", "SAM", "ImageBind"],
"impact": "다운스트림 태스크 성능 향상"
},
"multimodal_expansion": {
"description": "비전을 넘어선 통합",
"examples": ["GPT-4V", "Gemini", "LLaVA"],
"direction": "Vision + Language + Audio 통합"
},
"hardware_codesign": {
"description": "하드웨어와 함께 설계",
"examples": ["Apple Neural Engine 최적화 모델"],
"goal": "특정 칩에서 최적 성능"
}
}
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