論文の概要: Training Vision Transformers with Only 2040 Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10728v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 03:22:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 13:35:41.252465
• Title: Training Vision Transformers with Only 2040 Images
• Title（参考訳）: 2040画像のみの視覚トランスフォーマーの訓練
• Authors: Yun-Hao Cao, Hao Yu and Jianxin Wu
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)は、視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として登場した。 本手法は他の手法よりも優れているという理論的解析を行い,特徴のアライメントとインスタンスの類似性の両方を捉えることができる。 様々なViTバックボーンの下で7つの小さなデータセットをスクラッチからトレーニングすると、最先端の結果が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.86457465241119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) is emerging as an alternative to convolutional neural networks (CNNs) for visual recognition. They achieve competitive results with CNNs but the lack of the typical convolutional inductive bias makes them more data-hungry than common CNNs. They are often pretrained on JFT-300M or at least ImageNet and few works study training ViTs with limited data. In this paper, we investigate how to train ViTs with limited data (e.g., 2040 images). We give theoretical analyses that our method (based on parametric instance discrimination) is superior to other methods in that it can capture both feature alignment and instance similarities. We achieve state-of-the-art results when training from scratch on 7 small datasets under various ViT backbones. We also investigate the transferring ability of small datasets and find that representations learned from small datasets can even improve large-scale ImageNet training.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)は、視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として登場した。 CNNと競合する結果を得るが、典型的な畳み込み帰納バイアスの欠如により、一般的なCNNよりもデータ不足が増す。 それらはしばしばJFT-300Mまたは少なくともImageNetで事前訓練され、限られたデータでViTを訓練する研究はほとんどない。 本稿では,限られたデータ(2040画像など)でViTをトレーニングする方法を検討する。 提案手法は,特徴のアライメントとインスタンスの類似性の両方を捉えることができるという点で,他の手法よりも優れているという理論解析を行う。 様々なViTバックボーンの下で7つの小さなデータセットをスクラッチからトレーニングすると、最先端の結果が得られる。 また,スモールデータセットの転送能力を調査し,スモールデータセットから学習した表現が大規模なイメージネットトレーニングを改善できることを見出した。

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