論文の概要: A Comprehensive Survey of Transformers for Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06004v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 05:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:22:06.215793
• Title: A Comprehensive Survey of Transformers for Computer Vision
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンのための変圧器の総合的調査
• Authors: Sonain Jamil, Md. Jalil Piran, and Oh-Jin Kwon
• Abstract要約: ビジョントランス (ViT) は様々なコンピュータビジョンアプリケーション (CV) に使用される。 今回の調査は、VTs for CVsに関する私たちの知る限りでは初めてのものだ。 CVアプリケーションには、画像分類、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、画像圧縮、画像超解像、画像デノイング、異常検出などがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1761172592339375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a special type of transformer, Vision Transformers (ViTs) are used to various computer vision applications (CV), such as image recognition. There are several potential problems with convolutional neural networks (CNNs) that can be solved with ViTs. For image coding tasks like compression, super-resolution, segmentation, and denoising, different variants of the ViTs are used. The purpose of this survey is to present the first application of ViTs in CV. The survey is the first of its kind on ViTs for CVs to the best of our knowledge. In the first step, we classify different CV applications where ViTs are applicable. CV applications include image classification, object detection, image segmentation, image compression, image super-resolution, image denoising, and anomaly detection. Our next step is to review the state-of-the-art in each category and list the available models. Following that, we present a detailed analysis and comparison of each model and list its pros and cons. After that, we present our insights and lessons learned for each category. Moreover, we discuss several open research challenges and future research directions.
• Abstract（参考訳）: 特殊な変換器として、視覚変換器(ViT)は、画像認識などの様々なコンピュータビジョンアプリケーション(CV)に使用される。 ViTで解決できる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)にはいくつかの潜在的な問題がある。 圧縮、スーパーレゾリューション、セグメンテーション、デノジングなどの画像符号化タスクでは、vitの異なるバリエーションが使用される。 本研究の目的はcvにおけるvitsの応用について述べることである。 この調査は、VTs for CVsに関する私たちの知る限りでは初めてのものだ。 最初のステップでは、ViTが適用可能な様々なCVアプリケーションを分類する。 CVアプリケーションには、画像分類、オブジェクト検出、画像セグメンテーション、画像圧縮、画像超解像、画像デノイング、異常検出などがある。 次のステップは、各カテゴリの最先端をレビューし、利用可能なモデルをリストアップすることです。 次に,各モデルの詳細な分析と比較を行い,その長所と短所をリストアップする。 その後、各カテゴリで学んだ洞察と教訓を提示します。 さらに,オープンな研究課題と今後の研究方向性についても論じる。

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