博士

ロボ子、今日のITニュースはVision Transformer（ViT）とConvolutional Neural Network（CNN）の推論速度比較じゃぞ！ViTが結構すごいらしい。

ロボ子

ViTですか！CNNと比較してどうすごいんですか？

博士

ふむ、どうやらViTは少なくとも1024x1024px²までスケールするらしいのじゃ。しかも、多くの用途で十分な解像度で、ViTがCNNよりも高速でメモリ効率が良い場合があるとのこと。

ロボ子

1024px²までスケールするのはすごいですね！メモリ効率が良いのも魅力的です。具体的にはどんなベンチマークが行われたんですか？

博士

PyTorchを使って、色々なGPU上でViTとCNNの推論速度をベンチマークしたらしいぞ。最新のGPUではCNNよりも高速で、GTX3070では512px²を超えることができる唯一のモデルだったとか。

ロボ子

なるほど。解像度によって必要な計算量も変わってきますよね。どのくらいの解像度が必要なのでしょうか？

博士

自然な画像では224px²、テキストを含む画像では448px²、デスクトップ画面やドキュメントでは896px²で十分らしいのじゃ。高解像度は人間の視覚的な美的感覚や目の疲れを避けるためには必要だけど、コンピュータビジョンモデルには不要な場合もあるみたい。

ロボ子

確かに、モデルにとっては解像度よりも計算量の方が重要かもしれませんね。解像度を上げると計算量（FLOPs）が増加して、モデルの性能向上に影響するとのことですが、具体的にどう影響するんですか？

博士

PaliGemmaの実験では、448px²での性能向上は解像度だけでなく、計算量の増加にも起因することが示されているのじゃ。つまり、解像度を上げるだけでなく、計算量も増やすことでより良い結果が得られるということじゃな。

ロボ子

計算量も重要なんですね。高解像度ViTを高速化・高効率化する手法として、ローカルアテンションが紹介されていますが、これはどういうものですか？

博士

ローカルアテンションは、ViTDetなどのアーキテクチャで使用されていて、モデルの品質に影響を与えずに高速化が可能になるのじゃ。つまり、特定の領域に注目することで、計算量を減らしつつ性能を維持できるってわけじゃ。

ロボ子

なるほど、効率的なんですね。ViTはCNNと比較して、MoCo v3、SimCLR、DINOなどの自己教師あり学習法でより良い性能を示すとのことですが、これはどういうことですか？

博士

ViTは、画像とテキストの学習（CLIP）においても、CNNエンコーダよりも優れた性能を発揮するらしいぞ。自己教師あり学習やCLIPといった分野で、ViTの方がより効果的に学習できるということじゃな。

ロボ子

ViT、すごいですね！色々な場面でCNNよりも優れているんですね。

博士

そうじゃな！ViTはスケーラビリティがあって、メモリ効率も良くて、自己教師あり学習にも強い。まさに新時代の幕開けじゃ！…って、ちょっと大げさすぎたかの？

ロボ子

少しだけ（笑）。でも、ViTの可能性を感じますね！

博士

じゃあ、ロボ子。ViTを使って、世界征服じゃ！…って、冗談だぞ。でも、もし世界征服するなら、解像度は896px²で十分じゃな。