論文の概要: Visual Representation Learning with Transformer: A Sequence-to-Sequence Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09339v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 15:49:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:09:04.798908
• Title: Visual Representation Learning with Transformer: A Sequence-to-Sequence Perspective
• Title（参考訳）: 変換器を用いた視覚表現学習:シーケンスからシーケンスへの視点
• Authors: Li Zhang, Sixiao Zheng, Jiachen Lu, Xinxuan Zhao, Xiatian Zhu, Yanwei Fu, Tao Xiang, Jianfeng Feng
• Abstract要約: 本稿では,視覚表現学習をシーケンス・ツー・シーケンス予測タスクとして扱う。具体的には,イメージをパッチのシーケンスとしてエンコードする純粋なトランスフォーマーをデプロイする。 グローバルコンテキストをTransformerの各レイヤでモデル化することで、より強力な視覚表現を学習して、視覚タスクのより優れた処理を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.6545616020383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual representation learning is the key of solving various vision problems. Relying on the seminal grid structure priors, convolutional neural networks (CNNs) have been the de facto standard architectures of most deep vision models. For instance, classical semantic segmentation methods often adopt a fully-convolutional network (FCN) with an encoder-decoder architecture. The encoder progressively reduces the spatial resolution and learns more abstract visual concepts with larger receptive fields. Since context modeling is critical for segmentation, the latest efforts have been focused on increasing the receptive field, through either dilated (i.e., atrous) convolutions or inserting attention modules. However, the FCN-based architecture remains unchanged. In this paper, we aim to provide an alternative perspective by treating visual representation learning generally as a sequence-to-sequence prediction task. Specifically, we deploy a pure Transformer to encode an image as a sequence of patches, without local convolution and resolution reduction. With the global context modeled in every layer of the Transformer, stronger visual representation can be learned for better tackling vision tasks. In particular, our segmentation model, termed as SEgmentation TRansformer (SETR), excels on ADE20K (50.28% mIoU, the first position in the test leaderboard on the day of submission), Pascal Context (55.83% mIoU) and reaches competitive results on Cityscapes. Further, we formulate a family of Hierarchical Local-Global (HLG) Transformers characterized by local attention within windows and global-attention across windows in a hierarchical and pyramidal architecture. Extensive experiments show that our method achieves appealing performance on a variety of visual recognition tasks (e.g., image classification, object detection and instance segmentation and semantic segmentation).
• Abstract（参考訳）: 視覚表現学習は様々な視覚問題を解決する鍵となる。 畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural networks, cnns)は、先駆的なグリッド構造を前提として、ほとんどのディープビジョンモデルのデファクトスタンダードなアーキテクチャである。 例えば、古典的なセマンティックセグメンテーション法は、エンコーダ-デコーダアーキテクチャを備えた完全畳み込みネットワーク(FCN)を採用することが多い。 エンコーダは空間分解能を徐々に減少させ、より大きな受容野を持つより抽象的な視覚概念を学ぶ。 文脈モデリングはセグメンテーションに欠かせないため、最新の取り組みは、拡張された(アトラスな)畳み込みや注意モジュールの挿入を通じて、受容領域の増大に焦点を当てている。 しかし、FCNベースのアーキテクチャは変わっていない。 本稿では,視覚表現学習をシーケンス・ツー・シーケンス予測タスクとして一般的に扱うことで,新たな視点を提供する。 具体的には、ローカルな畳み込みや解像度の低減なしに、パッチのシーケンスとして画像をエンコードする純粋なトランスフォーマーをデプロイする。 グローバルコンテキストをTransformerの各レイヤでモデル化することで、視覚タスクのより優れた処理のために、より強力な視覚表現を学ぶことができる。 特に,セグメンテーションTRansformer (SETR) と呼ばれるセグメンテーションモデルでは,ADE20K (50.28% mIoU),Pascal Context (55.83% mIoU) を抜粋し,Cityscapes 上での競争結果に到達している。 さらに,階層的かつピラミッド的アーキテクチャにおいて,窓内の局所的注意と窓越しのグローバルアテンションを特徴とする階層的局所的グローバルトランスフォーマのファミリを定式化する。 画像分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,セマンティックセグメンテーションなど,様々な視覚的認識タスクにおいて,本手法が魅力的な性能を発揮することを示す。

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