Vision Transformer(ViT) 완벽 분석! 이미지를 16×16 패치로 분할, Self-Attention으로 전역 패턴 학습. ViT-H/14 ImageNet 88.55% 달성, ResNet보다 4배 효율적! CNN vs ViT 성능 비교, Inductive Bias 차이, CLIP 텍스트-이미지 연결, Segment Anything(SAM) 범용 분할까지 완벽 가이드.
#CLIP #CNN #EfficientNet #InductiveBias #ResNet #SAM
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