論文の概要: Towards Efficient and Elastic Visual Question Answering with Doubly Slimmable Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12814v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 02:26:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 00:49:37.652362
• Title: Towards Efficient and Elastic Visual Question Answering with Doubly Slimmable Transformer
• Title（参考訳）: ダブルスリムな変圧器を用いた視覚的質問応答の効率化
• Authors: Zhou Yu, Zitian Jin, Jun Yu, Mingliang Xu, Jianping Fan
• Abstract要約: Doubly Slimmable Transformer (DST)は、任意のTransformerベースのVQAモデルにシームレスに統合できる一般的なフレームワークである。 1つのスリム化MCAN_DSTサブモデルはVQA-v2で同等の精度を実現し、モデルサイズは0.38倍小さく、FLOPは0.27倍少ない。 最小のMCAN_DSTサブモデルは、推論段階で9Mパラメータと0.16GのFLOPを持ち、エッジデバイスにデプロイできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.15394185287087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based approaches have shown great success in visual question answering (VQA). However, they usually require deep and wide models to guarantee good performance, making it difficult to deploy on capacity-restricted platforms. It is a challenging yet valuable task to design an elastic VQA model that supports adaptive pruning at runtime to meet the efficiency constraints of diverse platforms. In this paper, we present the Doubly Slimmable Transformer (DST), a general framework that can be seamlessly integrated into arbitrary Transformer-based VQA models to train one single model once and obtain various slimmed submodels of different widths and depths. Taking two typical Transformer-based VQA approaches, i.e., MCAN and UNITER, as the reference models, the obtained slimmable MCAN_DST and UNITER_DST models outperform the state-of-the-art methods trained independently on two benchmark datasets. In particular, one slimmed MCAN_DST submodel achieves a comparable accuracy on VQA-v2, while being 0.38x smaller in model size and having 0.27x fewer FLOPs than the reference MCAN model. The smallest MCAN_DST submodel has 9M parameters and 0.16G FLOPs in the inference stage, making it possible to be deployed on edge devices.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーに基づくアプローチは、視覚的質問応答(VQA)において大きな成功を収めている。 しかしながら、パフォーマンスを保証するために、通常は深いモデルと広いモデルを必要とするため、キャパシティ制限のあるプラットフォームにデプロイするのは困難である。 多様なプラットフォームの効率制約を満たすために、実行時に適応的なプルーニングをサポートする弾力性のあるVQAモデルを設計することは、難しいが価値のある作業である。 本稿では,Douubly Slimmable Transformer(DST)を提案する。このフレームワークは任意のTransformerベースのVQAモデルにシームレスに統合して,単一モデルを一度にトレーニングし,さまざまな幅と深さのスリム化サブモデルを得る。 2つの典型的なトランスフォーマーベースのVQAアプローチ、すなわちMCANとUNITERを基準モデルとして、得られたスリム化可能なMCAN_DSTとUNITER_DSTモデルは、2つのベンチマークデータセットで独立にトレーニングされた最先端の手法より優れている。 特に、1つのスリム化MCAN_DSTサブモデルはVQA-v2で同等の精度を達成し、モデルサイズは0.38倍小さく、参照MCANモデルよりも0.27倍小さいFLOPを持つ。 最小のMCAN_DSTサブモデルは、推論段階で9Mパラメータと0.16GのFLOPを持ち、エッジデバイスにデプロイできる。

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