論文の概要: Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08037v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 17:57:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-24 04:33:31.446833
- Title: Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers
- Title（参考訳）: 視覚トランスフォーマーを用いた画像から画像への変換
- Authors: Yi\u{g}it G\"und\"u\c{c}
- Abstract要約: 本稿では,視覚変換器を用いたカスタムデザインモデルであるテンソル・ツー・イメージを用いて画像変換を行う。
自己注意の助けを借りて、我々のモデルは1つの修正なしに様々な問題に一般化および適用することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformers gain huge attention since they are first introduced and have a
wide range of applications. Transformers start to take over all areas of deep
learning and the Vision transformers paper also proved that they can be used
for computer vision tasks. In this paper, we utilized a vision
transformer-based custom-designed model, tensor-to-image, for the image to
image translation. With the help of self-attention, our model was able to
generalize and apply to different problems without a single modification.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、最初に導入されて以来、大きな注目を集め、幅広い応用がある。
トランスフォーマーはディープラーニングのあらゆる領域を乗っ取り始め、ビジョントランスフォーマーの論文はコンピュータビジョンタスクにも使えることを証明した。
本稿では,視覚変換器を用いたテンソル・ツー・イメージモデルを用いて画像変換を行った。
自己注意の助けを借りて、我々のモデルは1つの修正なしに様々な問題に一般化および適用することができた。
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