論文の概要: SimVPv2: Towards Simple yet Powerful Spatiotemporal Predictive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12509v4
• Date: Thu, 12 Dec 2024 08:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:15.461966
• Title: SimVPv2: Towards Simple yet Powerful Spatiotemporal Predictive Learning
• Title（参考訳）: SimVPv2: シンプルかつパワフルな時空間予測学習を目指して
• Authors: Cheng Tan, Zhangyang Gao, Siyuan Li, Stan Z. Li,
• Abstract要約: 空間的・時間的モデリングにおけるUnetアーキテクチャの必要性を解消する合理化モデルであるSimVPv2を提案する。 SimVPv2はモデルアーキテクチャを単純化するだけでなく、性能と計算効率も改善する。 標準のMoving MNISTベンチマークでは、SimVPv2は、FLOPが少なく、トレーニング時間の半分、推論効率が60%速く、SimVPよりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.419914155985886
• License:
• Abstract: Recent years have witnessed remarkable advances in spatiotemporal predictive learning, with methods incorporating auxiliary inputs, complex neural architectures, and sophisticated training strategies. While SimVP has introduced a simpler, CNN-based baseline for this task, it still relies on heavy Unet-like architectures for spatial and temporal modeling, which still suffers from high complexity and computational overhead. In this paper, we propose SimVPv2, a streamlined model that eliminates the need for Unet architectures and demonstrates that plain stacks of convolutional layers, enhanced with an efficient Gated Spatiotemporal Attention mechanism, can deliver state-of-the-art performance. SimVPv2 not only simplifies the model architecture but also improves both performance and computational efficiency. On the standard Moving MNIST benchmark, SimVPv2 achieves superior performance compared to SimVP, with fewer FLOPs, about half the training time, and 60% faster inference efficiency. Extensive experiments across eight diverse datasets, including real-world tasks such as traffic forecasting and climate prediction, further demonstrate that SimVPv2 offers a powerful yet straightforward solution, achieving robust generalization across various spatiotemporal learning scenarios. We believe the proposed SimVPv2 can serve as a solid baseline to benefit the spatiotemporal predictive learning community.
• Abstract（参考訳）: 近年では、補助的な入力、複雑な神経アーキテクチャ、洗練された訓練戦略を組み込んだ時空間予測学習が目覚ましい進歩を遂げている。 SimVPは、このタスクのためによりシンプルなCNNベースのベースラインを導入したが、それでも空間的および時間的モデリングのために重いUnetのようなアーキテクチャに依存しており、それでも高い複雑さと計算オーバーヘッドに悩まされている。 本稿では,Unetアーキテクチャの必要性を排除し,効率的なGated Spatiotemporal Attention機構によって拡張された畳み込みレイヤのプレーンスタックが,最先端のパフォーマンスを実現することができることを示す。 SimVPv2はモデルアーキテクチャを単純化するだけでなく、性能と計算効率も改善する。 標準のMoving MNISTベンチマークでは、SimVPv2は、FLOPが少なく、トレーニング時間が約半分、推論効率が60%速く、SimVPよりも優れたパフォーマンスを実現している。 交通予測や気候予測などの現実的なタスクを含む8つの多様なデータセットにわたる大規模な実験は、SimVPv2が強力だが簡単なソリューションを提供し、様々な時空間学習シナリオで堅牢な一般化を実現することを証明している。 提案したSimVPv2は、時空間予測学習コミュニティの恩恵を受けるための確かなベースラインとして機能すると考えている。

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