論文の概要: Searching Intrinsic Dimensions of Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07722v1
- Date: Sat, 16 Apr 2022 05:16:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-19 14:03:23.492155
- Title: Searching Intrinsic Dimensions of Vision Transformers
- Title（参考訳）: 視覚変換器の固有次元探索
- Authors: Fanghui Xue, Biao Yang, Yingyong Qi and Jack Xin
- Abstract要約: 我々は,物体検出などの複雑な視覚タスクに対して,視覚変換器のバックボーンを刈り取る方法であるSiDTを提案する。
CIFAR-100とCOCOデータセットの実験は、刈り取られた20%または40%の次元/パラメータを持つバックボーンが、未刈取モデルと同じような、あるいはそれ以上のパフォーマンスを持つことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.004704152622424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It has been shown by many researchers that transformers perform as well as
convolutional neural networks in many computer vision tasks. Meanwhile, the
large computational costs of its attention module hinder further studies and
applications on edge devices. Some pruning methods have been developed to
construct efficient vision transformers, but most of them have considered image
classification tasks only. Inspired by these results, we propose SiDT, a method
for pruning vision transformer backbones on more complicated vision tasks like
object detection, based on the search of transformer dimensions. Experiments on
CIFAR-100 and COCO datasets show that the backbones with 20\% or 40\%
dimensions/parameters pruned can have similar or even better performance than
the unpruned models. Moreover, we have also provided the complexity analysis
and comparisons with the previous pruning methods.
- Abstract（参考訳）: 多くの研究者が、トランスフォーマーは多くのコンピュータビジョンタスクにおいて畳み込みニューラルネットワークと同様に機能することを示した。
一方、注目モジュールの大きな計算コストは、エッジデバイスに関するさらなる研究や応用を妨げる。
効率的な視覚トランスフォーマーを構築するためにいくつかのプルーニング法が開発されているが、そのほとんどは画像分類タスクのみを考慮している。
これらの結果にインスパイアされたSiDTは, 物体検出などの複雑な視覚タスクに対して, トランスフォーマー次元の探索に基づいて, バックボーンを切断する手法である。
CIFAR-100とCOCOデータセットの実験では、刈り取られた20\%または40\%の寸法/パラメータのバックボーンは、未刈取モデルと同等またはそれ以上の性能を持つ。
さらに, 従来のプルーニング法と比較して, 複雑度解析と比較を行った。
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