論文の概要: FastMIM: Expediting Masked Image Modeling Pre-training for Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06593v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 14:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 14:56:12.472217
• Title: FastMIM: Expediting Masked Image Modeling Pre-training for Vision
• Title（参考訳）: fastmim: 視覚訓練のためのマスク画像モデリングの迅速化
• Authors: Jianyuan Guo, Kai Han, Han Wu, Yehui Tang, Yunhe Wang and Chang Xu
• Abstract要約: FastMIMは低解像度の入力画像で視覚バックボーンを事前訓練するためのフレームワークである。 入力画像のRGB値の代わりに、向き付け勾配のヒストグラム(Histograms of Oriented Gradients,HOG)機能を再構成する。 ViT-B/Swin-Bをバックボーンとし、ImageNet-1Kで83.8%/84.1%のトップ1の精度を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.47756720190155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The combination of transformers and masked image modeling (MIM) pre-training framework has shown great potential in various vision tasks. However, the pre-training computational budget is too heavy and withholds the MIM from becoming a practical training paradigm. This paper presents FastMIM, a simple and generic framework for expediting masked image modeling with the following two steps: (i) pre-training vision backbones with low-resolution input images; and (ii) reconstructing Histograms of Oriented Gradients (HOG) feature instead of original RGB values of the input images. In addition, we propose FastMIM-P to progressively enlarge the input resolution during pre-training stage to further enhance the transfer results of models with high capacity. We point out that: (i) a wide range of input resolutions in pre-training phase can lead to similar performances in fine-tuning phase and downstream tasks such as detection and segmentation; (ii) the shallow layers of encoder are more important during pre-training and discarding last several layers can speed up the training stage with no harm to fine-tuning performance; (iii) the decoder should match the size of selected network; and (iv) HOG is more stable than RGB values when resolution transfers;. Equipped with FastMIM, all kinds of vision backbones can be pre-trained in an efficient way. For example, we can achieve 83.8%/84.1% top-1 accuracy on ImageNet-1K with ViT-B/Swin-B as backbones. Compared to previous relevant approaches, we can achieve comparable or better top-1 accuracy while accelerate the training procedure by $\sim$5$\times$. Code can be found in https://github.com/ggjy/FastMIM.pytorch.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーとマスク画像モデリング(mim)による事前学習フレームワークの組み合わせは、様々な視覚タスクにおいて大きな可能性を秘めている。 しかし、事前学習の予算は重すぎるため、MIMが実践的な訓練パラダイムになることを控えている。 本稿では,マスク画像モデリングの簡易かつ汎用的なフレームワークであるFastMIMについて,以下の2つのステップで述べる。 (i)低解像度入力画像による視力バックボーンの事前訓練 (2)入力画像のRGB値の代わりに,向き付け勾配(HOG)特徴のヒストグラムを再構成する。 さらに,FastMIM-Pは,事前学習段階における入力解像度を段階的に拡大し,高容量モデルの転送結果をさらに向上する。 私たちはこう指摘している。 (i)事前学習段階における幅広い入力解像度は、微調整段階及び検出・分割等の下流課題において同様の性能をもたらすことができる。 (ii)エンコーダの浅い層は、事前訓練中により重要であり、最後のいくつかの層は、微調整性能に害を及ぼさず、訓練段階を高速化することができる。 (iii)デコーダは、選択したネットワークのサイズと一致しなければならない。 (iv)HOGは解像度転送時のRGB値よりも安定である。 FastMIMと組み合わせることで、あらゆる種類の視覚バックボーンを効率的にトレーニングすることができる。 例えば、vit-b/swin-bをバックボーンとしてimagenet-1kで83.8%/84.1%のtop-1精度を達成できる。 従来の関連するアプローチと比較して、トレーニング手順を$\sim$5$\times$で加速しながら、同等またはより良いトップ1の精度を達成することができる。 コードはhttps://github.com/ggjy/FastMIM.pytorchにある。

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