論文の概要: Multiscale Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11227v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 17:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 14:08:01.994427
• Title: Multiscale Vision Transformers
• Title（参考訳）: マルチスケール視覚トランスフォーマー
• Authors: Haoqi Fan, Bo Xiong, Karttikeya Mangalam, Yanghao Li, Zhicheng Yan, Jitendra Malik, Christoph Feichtenhofer
• Abstract要約: 本稿では,マルチスケール特徴階層をトランスフォーマモデルに結びつけることで,映像・画像認識のためのマルチスケールビジョントランス (MViT) を提案する。 我々は,視覚信号の密集性を様々な映像認識タスクでモデル化するために,この基本アーキテクチャの事前評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.76412415996892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Multiscale Vision Transformers (MViT) for video and image recognition, by connecting the seminal idea of multiscale feature hierarchies with transformer models. Multiscale Transformers have several channel-resolution scale stages. Starting from the input resolution and a small channel dimension, the stages hierarchically expand the channel capacity while reducing the spatial resolution. This creates a multiscale pyramid of features with early layers operating at high spatial resolution to model simple low-level visual information, and deeper layers at spatially coarse, but complex, high-dimensional features. We evaluate this fundamental architectural prior for modeling the dense nature of visual signals for a variety of video recognition tasks where it outperforms concurrent vision transformers that rely on large scale external pre-training and are 5-10x more costly in computation and parameters. We further remove the temporal dimension and apply our model for image classification where it outperforms prior work on vision transformers. Code is available at: https://github.com/facebookresearch/SlowFast
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスケール特徴階層をトランスフォーマモデルに結びつけることで,映像・画像認識のためのマルチスケールビジョントランス (MViT) を提案する。 マルチスケールトランスフォーマはいくつかのチャンネルレゾリューションスケールステージを持つ。 入力解像度と小さなチャネル次元から始まり、ステージは空間分解能を低下させながらチャネル容量を階層的に拡大する。 これにより、初期層が空間解像度で動作し、単純な低レベルな視覚情報をモデル化し、より深い層が空間的に粗いが、複雑で高次元的な特徴を持つマルチスケールな特徴ピラミッドが作られる。 本稿では,映像認識タスクにおける視覚信号の高密度な性質をモデル化するための基本的なアーキテクチャ的前提として,大規模外的事前学習に依存し,計算やパラメータにおいて5～10倍のコストがかかる並列視覚変換器を性能的に評価する。 さらに、時間次元を除去し、視覚変換器の先行作業に優れる画像分類に我々のモデルを適用する。 https://github.com/facebookresearch/slowfast

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