論文の概要: Improving Vision Transformers by Revisiting High-frequency Components

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00993v1
• Date: Sun, 3 Apr 2022 05:16:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 15:32:00.730829
• Title: Improving Vision Transformers by Revisiting High-frequency Components
• Title（参考訳）: 高周波部品の再検討による視覚変換器の改良
• Authors: Jiawang Bai, Li Yuan, Shu-Tao Xia, Shuicheng Yan, Zhifeng Li, and Wei Liu
• Abstract要約: 視覚変換器(ViT)モデルは,CNNモデルよりも画像の高周波成分の捕捉に効果が低いことを示す。 本稿では,画像の高周波成分を直接補うHATを提案する。 HAT は様々な ViT モデルの性能を継続的に向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.7140968644414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The transformer models have shown promising effectiveness in dealing with various vision tasks. However, compared with training Convolutional Neural Network (CNN) models, training Vision Transformer (ViT) models is more difficult and relies on the large-scale training set. To explain this observation we make a hypothesis that ViT models are less effective in capturing the high-frequency components of images than CNN models, and verify it by a frequency analysis. Inspired by this finding, we first investigate the effects of existing techniques for improving ViT models from a new frequency perspective, and find that the success of some techniques (e.g., RandAugment) can be attributed to the better usage of the high-frequency components. Then, to compensate for this insufficient ability of ViT models, we propose HAT, which directly augments high-frequency components of images via adversarial training. We show that HAT can consistently boost the performance of various ViT models (e.g., +1.2% for ViT-B, +0.5% for Swin-B), and especially enhance the advanced model VOLO-D5 to 87.3% that only uses ImageNet-1K data, and the superiority can also be maintained on out-of-distribution data and transferred to downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: トランスモデルは様々なビジョンタスクを扱う上で有望な効果を示した。 しかし、CNN(Convolutional Neural Network)モデルのトレーニングに比べ、ViT(Vision Transformer)モデルのトレーニングはより難しく、大規模なトレーニングセットに依存している。 この観察を説明するために、VTモデルはCNNモデルよりも画像の高周波成分の捕捉に効果が低いと仮定し、周波数解析により検証する。 この発見に触発されて、我々はまず、新しい周波数視点からViTモデルを改善する既存の技術の効果を調査し、いくつかの技術(例えばRandAugment)の成功は、高周波コンポーネントのより良い使用に起因することが判明した。 そして、このViTモデルの不足を補うために、敵対的訓練を通じて画像の高周波成分を直接増強するHATを提案する。 vit-bの+1.2%、swain-bの0.5%、imagenet-1kデータのみを使用する先進モデルvolo-d5から87.3%まで、一貫してvitモデルのパフォーマンスを向上させることが可能であり、その優位性は配信外データにも維持され、下流タスクに転送される。

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