論文の概要: Super Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11397v5
• Date: Wed, 19 Jul 2023 08:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 18:34:24.020222
• Title: Super Vision Transformer
• Title（参考訳）: スーパービジョントランス
• Authors: Mingbao Lin, Mengzhao Chen, Yuxin Zhang, Chunhua Shen, Rongrong Ji, Liujuan Cao
• Abstract要約: ImageNetの実験結果から, 我々のSuperViTは, 性能の向上とともに, ViTモデルの計算コストを大幅に削減できることが示された。 我々のSuperViTは、効率的な視覚変換器に関する既存の研究よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 131.4777773281238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We attempt to reduce the computational costs in vision transformers (ViTs), which increase quadratically in the token number. We present a novel training paradigm that trains only one ViT model at a time, but is capable of providing improved image recognition performance with various computational costs. Here, the trained ViT model, termed super vision transformer (SuperViT), is empowered with the versatile ability to solve incoming patches of multiple sizes as well as preserve informative tokens with multiple keeping rates (the ratio of keeping tokens) to achieve good hardware efficiency for inference, given that the available hardware resources often change from time to time. Experimental results on ImageNet demonstrate that our SuperViT can considerably reduce the computational costs of ViT models with even performance increase. For example, we reduce 2x FLOPs of DeiT-S while increasing the Top-1 accuracy by 0.2% and 0.7% for 1.5x reduction. Also, our SuperViT significantly outperforms existing studies on efficient vision transformers. For example, when consuming the same amount of FLOPs, our SuperViT surpasses the recent state-of-the-art (SOTA) EViT by 1.1% when using DeiT-S as their backbones. The project of this work is made publicly available at https://github.com/lmbxmu/SuperViT.
• Abstract（参考訳）: トークン数において2次的に増加する視覚変換器(ViT)の計算コストを削減しようとする。 本稿では,一度に1つのViTモデルのみを訓練する新しい訓練パラダイムを提案するが,様々な計算コストで画像認識性能を向上させることができる。 ここで、訓練されたvitモデルはsuper vision transformer(supervit)と呼ばれ、複数のサイズの入ってくるパッチを解決し、複数の保持率(トークンの保持率)を持つ情報トークンを保存し、利用可能なハードウェアリソースが時折変化することを考慮し、推論のための優れたハードウェア効率を達成する能力を備えている。 ImageNetの実験結果から, 我々のSuperViTは, 性能の向上とともに, ViTモデルの計算コストを大幅に削減できることが示された。 例えば、DeiT-Sの2倍FLOPを減少させ、Top-1の精度を0.2%、1.5倍の精度で0.7%向上させる。 また、我々のSuperViTは、効率的な視覚変換器に関する既存の研究を著しく上回っている。 例えば、同じ量のFLOPを消費する場合、SuperViTはDeiT-Sをバックボーンとして使用する場合、最近のSOTA(State-of-the-art) EViTを1.1%上回る。 この作業のプロジェクトはhttps://github.com/lmbxmu/supervit.comで公開されている。

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