論文の概要: UViM: A Unified Modeling Approach for Vision with Learned Guiding Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10337v1
• Date: Fri, 20 May 2022 17:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 15:10:30.938529
• Title: UViM: A Unified Modeling Approach for Vision with Learned Guiding Codes
• Title（参考訳）: UViM: 学習指導コードを用いたビジョンのための統一モデリングアプローチ
• Authors: Alexander Kolesnikov, Andr\'e Susano Pinto, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Jeremiah Harmsen, Neil Houlsby
• Abstract要約: 我々は、幅広いコンピュータビジョンタスクをモデル化できる統一的なアプローチであるUViMを紹介する。 以前のモデルとは対照的に、UViMは全てのタスクに対して同じ機能を持つ。 多様な3つの視覚課題に対するUViMの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.24112204588353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce UViM, a unified approach capable of modeling a wide range of computer vision tasks. In contrast to previous models, UViM has the same functional form for all tasks; it requires no task-specific modifications which require extensive human expertise. The approach involves two components: (I) a base model (feed-forward) which is trained to directly predict raw vision outputs, guided by a learned discrete code and (II) a language model (autoregressive) that is trained to generate the guiding code. These components complement each other: the language model is well-suited to modeling structured interdependent data, while the base model is efficient at dealing with high-dimensional outputs. We demonstrate the effectiveness of UViM on three diverse and challenging vision tasks: panoptic segmentation, depth prediction and image colorization, where we achieve competitive and near state-of-the-art results. Our experimental results suggest that UViM is a promising candidate for a unified modeling approach in computer vision.
• Abstract（参考訳）: 我々は、幅広いコンピュータビジョンタスクをモデル化できる統一的なアプローチであるUViMを紹介する。 以前のモデルとは対照的に、UViMは全てのタスクに対して同じ機能形式を持つ。 このアプローチには2つのコンポーネントがある: (i) 生の視覚出力を直接予測するために訓練されたベースモデル(フィードフォワード) 学習された離散コードによって導かれる、(ii) ガイドコードを生成するように訓練された言語モデル(自己回帰) 。 言語モデルは構造化された相互依存データのモデリングに適しており、ベースモデルは高次元の出力を扱うのに効率的である。 UViMの3つの多種多様かつ挑戦的な視覚課題における有効性を示す: 汎視的セグメンテーション, 深度予測, 画像色化。 実験結果から,UViMはコンピュータビジョンにおける統一モデリング手法の候補となる可能性が示唆された。

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