論文の概要: Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05781v2
• Date: Fri, 1 Dec 2023 08:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 19:18:02.204459
• Title: Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks
• Title（参考訳）: 現代の画像深層ネットワークにおける変圧器と畳み込み
• Authors: Xiaowei Hu, Min Shi, Weiyun Wang, Sitong Wu, Linjie Xing, Wenhai Wang, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Jie Zhou, Xiaogang Wang, Yu Qiao, Jifeng Dai
• Abstract要約: 本稿では,一般のコンボリューションとアテンション演算子の真の利益を,詳細な研究により同定することを目的とする。 注意や畳み込みのようなこれらの特徴変換モジュールの主な違いは、それらの空間的特徴集約アプローチにある。 各種課題の実験と帰納的バイアスの解析により,ネットワークレベルとブロックレベルの高度な設計により,性能が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.32018252867277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision transformers have gained popularity recently, leading to the development of new vision backbones with improved features and consistent performance gains. However, these advancements are not solely attributable to novel feature transformation designs; certain benefits also arise from advanced network-level and block-level architectures. This paper aims to identify the real gains of popular convolution and attention operators through a detailed study. We find that the key difference among these feature transformation modules, such as attention or convolution, lies in their spatial feature aggregation approach, known as the "spatial token mixer" (STM). To facilitate an impartial comparison, we introduce a unified architecture to neutralize the impact of divergent network-level and block-level designs. Subsequently, various STMs are integrated into this unified framework for comprehensive comparative analysis. Our experiments on various tasks and an analysis of inductive bias show a significant performance boost due to advanced network-level and block-level designs, but performance differences persist among different STMs. Our detailed analysis also reveals various findings about different STMs, such as effective receptive fields and invariance tests. All models and codes used in this study are publicly available at \url{https://github.com/OpenGVLab/STM-Evaluation}.
• Abstract（参考訳）: 視覚トランスフォーマーは最近人気を博し、機能の改善と一貫したパフォーマンス向上を含む新しいビジョンバックボーンの開発につながった。 しかし、これらの進歩は、新しい特徴変換設計にのみ寄与するものではなく、高度なネットワークレベルとブロックレベルのアーキテクチャから生じる利点である。 本稿では,一般のコンボリューションとアテンション演算子の真の利益を,詳細な研究により同定することを目的とする。 これらの特徴変換モジュールのうち注意や畳み込みといった重要な違いは、空間的特徴集約アプローチ(spatial token mixer (stm) として知られる)にある。 公平な比較を容易にするために,ネットワークレベルとブロックレベルの異なる設計の影響を中和する統一アーキテクチャを導入する。 その後、包括的比較分析のための統合フレームワークに様々なstmが統合される。 各種タスクの実験と誘導バイアスの解析により,ネットワークレベルとブロックレベルの高度な設計により性能が著しく向上するが,STM間の性能差は持続する。 より詳細な分析により,有効受容場や不分散試験など,異なるSTMについて様々な知見が得られた。 この研究で使用されるすべてのモデルとコードは、 \url{https://github.com/OpenGVLab/STM-Evaluation}で公開されている。

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