論文の概要: Vision Transformer: Vit and its Derivatives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11239v2
• Date: Tue, 24 May 2022 14:08:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-29 20:37:52.395384
• Title: Vision Transformer: Vit and its Derivatives
• Title（参考訳）: Vision Transformer: Vitとその誘導体
• Authors: Zujun Fu
• Abstract要約: Vision Transformer (ViT)は、ImageNet、COCO、ADE20kといったいくつかのベンチマークで非常に優れたパフォーマンスを達成するために、優れたモデリング機能に依存している。 ViTは自然言語処理における自己認識機構にインスパイアされ、単語の埋め込みをパッチ埋め込みに置き換える。 本稿では、ViTの誘導体とViTの他の分野との相互利用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer, an attention-based encoder-decoder architecture, has not only revolutionized the field of natural language processing (NLP), but has also done some pioneering work in the field of computer vision (CV). Compared to convolutional neural networks (CNNs), the Vision Transformer (ViT) relies on excellent modeling capabilities to achieve very good performance on several benchmarks such as ImageNet, COCO, and ADE20k. ViT is inspired by the self-attention mechanism in natural language processing, where word embeddings are replaced with patch embeddings. This paper reviews the derivatives of ViT and the cross-applications of ViT with other fields.
• Abstract（参考訳）: Transformerは注目に基づくエンコーダデコーダアーキテクチャであり、自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらしただけでなく、コンピュータビジョン(CV)の分野でも先駆的な業績を残している。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して、ViT(Vision Transformer)は、ImageNet、COCO、ADE20kといったいくつかのベンチマークで非常に優れたパフォーマンスを達成するために優れたモデリング能力に依存している。 ViTは自然言語処理における自己認識機構にインスパイアされ、単語の埋め込みをパッチ埋め込みに置き換える。 本稿では,ViTの誘導体と他の分野との相互利用について述べる。

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