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2012년 AlexNet의 등장 이후, 컨볼루션 신경망(CNN)은 지난 10년간 컴퓨터 비전 분야의 부흥을 이끈 독보적인 아키텍처였습니다. 이미지 분류, 객체 탐지, 세분화 등 다양한 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성능을 보여주며 산업 현장의 혁신을 주도해왔습니다. 하지만 자연어 처리(NLP) 분야를 평정한 트랜스포머(Transformer)가 이미지 인식의 영역에 발을 들여놓으며, '비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)'라는 이름으로 CNN의 아성에 도전하고 있습니다. 이로 인해 많은 개발자와 연구자들 사이에서 "과연 CNN의 시대는 끝났는가?"라는 질문이 제기되고 있습니다. 이 글에서는 ViT의 실제 성능과 산업 현장에서의 잠재력, 그리고 명확한 한계를 심층적으로 분석하며 이 ..

컨볼루션이 지배하던 시대, 컴퓨터 비전의 풍경Vision Transformer(ViT)의 혁명적인 등장을 이해하려면, 먼저 그 이전 시대의 지배자였던 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 세계를 살펴볼 필요가 있습니다. 수십 년간 컴퓨터 비전 분야는 CNN의 패러다임 아래 있었죠. 이 모델은 이미지 인식, 객체 탐지, 분할 등 거의 모든 시각적 과제에서 최고의 성능을 자랑하며 분야의 발전을 이끌어왔습니다.CNN 아키텍처: 당대 챔피언에 대한 브리핑CNN의 설계는 동물의 시각 피질이 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받았습니다. 이 아키텍처는 몇 가지 핵심적인 구성 요소로 이루어져 있으며, 이들이 결합하여 이미지의 복잡한 패턴을 학습하게 됩니다.컨볼루션 레이어(Co..