論文の概要: FlatFormer: Flattened Window Attention for Efficient Point Cloud Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08739v2
• Date: Thu, 30 Mar 2023 13:40:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 17:12:10.024284
• Title: FlatFormer: Flattened Window Attention for Efficient Point Cloud Transformer
• Title（参考訳）: FlatFormer: 効率的なポイントクラウドトランスのためのフラットなウィンドウアテンション
• Authors: Zhijian Liu, Xinyu Yang, Haotian Tang, Shang Yang, Song Han
• Abstract要約: トランスフォーマーはCNNに代わるものとして、多くのモダリティで有効であることが証明されている。 本稿では、FlatFormerを用いて、空間近接を交換することで、より優れた計算正則性を実現することにより、このレイテンシギャップを解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.596658616831945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer, as an alternative to CNN, has been proven effective in many modalities (e.g., texts and images). For 3D point cloud transformers, existing efforts focus primarily on pushing their accuracy to the state-of-the-art level. However, their latency lags behind sparse convolution-based models (3x slower), hindering their usage in resource-constrained, latency-sensitive applications (such as autonomous driving). This inefficiency comes from point clouds' sparse and irregular nature, whereas transformers are designed for dense, regular workloads. This paper presents FlatFormer to close this latency gap by trading spatial proximity for better computational regularity. We first flatten the point cloud with window-based sorting and partition points into groups of equal sizes rather than windows of equal shapes. This effectively avoids expensive structuring and padding overheads. We then apply self-attention within groups to extract local features, alternate sorting axis to gather features from different directions, and shift windows to exchange features across groups. FlatFormer delivers state-of-the-art accuracy on Waymo Open Dataset with 4.6x speedup over (transformer-based) SST and 1.4x speedup over (sparse convolutional) CenterPoint. This is the first point cloud transformer that achieves real-time performance on edge GPUs and is faster than sparse convolutional methods while achieving on-par or even superior accuracy on large-scale benchmarks.
• Abstract（参考訳）: cnnの代替としてtransformerは、多くのモダリティ(テキストや画像など)において有効であることが証明されている。 3dポイントクラウドトランスフォーマーでは、既存の取り組みは主に精度を最先端レベルに引き上げることに集中している。 しかし、彼らのレイテンシはスパース畳み込みベースのモデル(3倍遅い)に遅れており、リソース制約のあるレイテンシに敏感なアプリケーション(自動運転など)での使用を妨げる。 この非効率性は点雲のスパースと不規則な性質に由来するが、トランスフォーマーは密度の高い通常のワークロード用に設計されている。 本稿では,空間的近接を交換することで,このレイテンシギャップを閉じるフラットフォームを提案する。 まず、ウィンドウベースのソートと分割ポイントで点雲を平らにし、同じ形状のウィンドウではなく、同じサイズのグループに分割する。 これにより、コストのかかる構造やパッドのオーバーヘッドを効果的に回避できる。 次に、グループ内でセルフアテンションを適用して、ローカルな特徴を抽出し、異なる方向から機能を集め、ウィンドウをグループ間で機能交換にシフトします。 FlatFormerはWaymo Open Dataset上で4.6倍のスピードアップ(トランスフォーマーベース)SST、1.4倍のスピードアップ(小さな畳み込み)CenterPointを提供する。 これは、エッジgpuでリアルタイムパフォーマンスを実現する最初のポイントクラウドトランスフォーマーであり、大規模なベンチマークでほぼあるいはそれ以上の精度を達成しながら、疎畳み込みメソッドよりも高速である。

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