Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module

論文の概要: Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03045v2
Date: Thu, 5 Nov 2020 19:08:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-10 07:31:13.045180
Title: Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module
Title（参考訳）: 回転して参加する:畳み込み三重項注意モジュール
Authors: Diganta Misra, Trikay Nalamada, Ajay Uppili Arasanipalai, Qibin Hou
Abstract要約: 3分岐構造を用いた新しい注意重み計算法である三重項注意法を提案する。本手法は単純かつ効率的であり,アドオンモジュールとして従来のバックボーンネットワークに簡単に接続できる。 ImageNet-1k上の画像分類や,MSCOCOおよびPASCAL VOCデータセット上でのオブジェクト検出など,様々な課題に対する本手法の有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.228370317693244
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Benefiting from the capability of building inter-dependencies among channels or spatial locations, attention mechanisms have been extensively studied and broadly used in a variety of computer vision tasks recently. In this paper, we investigate light-weight but effective attention mechanisms and present triplet attention, a novel method for computing attention weights by capturing cross-dimension interaction using a three-branch structure. For an input tensor, triplet attention builds inter-dimensional dependencies by the rotation operation followed by residual transformations and encodes inter-channel and spatial information with negligible computational overhead. Our method is simple as well as efficient and can be easily plugged into classic backbone networks as an add-on module. We demonstrate the effectiveness of our method on various challenging tasks including image classification on ImageNet-1k and object detection on MSCOCO and PASCAL VOC datasets. Furthermore, we provide extensive in-sight into the performance of triplet attention by visually inspecting the GradCAM and GradCAM++ results. The empirical evaluation of our method supports our intuition on the importance of capturing dependencies across dimensions when computing attention weights. Code for this paper can be publicly accessed at https://github.com/LandskapeAI/triplet-attention
Abstract（参考訳）: チャネル間や空間的位置の相互依存性を構築する能力から,近年,様々なコンピュータビジョンタスクにおいて,注意機構が広く研究され,広く利用されている。本稿では,3分岐構造を用いたクロス次元相互作用を捉えることで,軽量だが効果的な注意機構と3重化注意法について検討する。入力テンソルの場合、トリプルトアテンションは回転操作と後続変換によって次元間の依存関係を構築し、チャネル間および空間情報を無視可能な計算オーバーヘッドで符号化する。本手法は単純かつ効率的であり,アドオンモジュールとして従来のバックボーンネットワークに簡単に接続できる。 ImageNet-1k上の画像分類や,MSCOCOおよびPASCAL VOCデータセット上でのオブジェクト検出など,様々な課題に対する本手法の有効性を示す。さらに,GradCAMとGradCAM++の結果を視覚的に検査することで,トリプルトアテンションの性能を詳細に把握する。本手法の実証的評価は,注意重みの計算において,次元間の依存性を捉えることの重要性を直観的に支援する。本論文のコードはhttps://github.com/LandskapeAI/triplet-attentionで公開されている。

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