論文の概要: Salient Mask-Guided Vision Transformer for Fine-Grained Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07102v1
• Date: Thu, 11 May 2023 19:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 14:46:23.505702
• Title: Salient Mask-Guided Vision Transformer for Fine-Grained Classification
• Title（参考訳）: 微細粒度分類のためのsalient mask-guided vision transformer
• Authors: Dmitry Demidov, Muhammad Hamza Sharif, Aliakbar Abdurahimov, Hisham Cholakkal, Fahad Shahbaz Khan
• Abstract要約: きめ細かい視覚分類(FGVC)は、コンピュータビジョンの問題である。 その主な難しさの1つは、最も差別的な階級間のばらつきを捉えることである。 シンプルで効果的なマスク誘導型視覚変換器(SM-ViT)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.1425692047256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Fine-grained visual classification (FGVC) is a challenging computer vision problem, where the task is to automatically recognise objects from subordinate categories. One of its main difficulties is capturing the most discriminative inter-class variances among visually similar classes. Recently, methods with Vision Transformer (ViT) have demonstrated noticeable achievements in FGVC, generally by employing the self-attention mechanism with additional resource-consuming techniques to distinguish potentially discriminative regions while disregarding the rest. However, such approaches may struggle to effectively focus on truly discriminative regions due to only relying on the inherent self-attention mechanism, resulting in the classification token likely aggregating global information from less-important background patches. Moreover, due to the immense lack of the datapoints, classifiers may fail to find the most helpful inter-class distinguishing features, since other unrelated but distinctive background regions may be falsely recognised as being valuable. To this end, we introduce a simple yet effective Salient Mask-Guided Vision Transformer (SM-ViT), where the discriminability of the standard ViT`s attention maps is boosted through salient masking of potentially discriminative foreground regions. Extensive experiments demonstrate that with the standard training procedure our SM-ViT achieves state-of-the-art performance on popular FGVC benchmarks among existing ViT-based approaches while requiring fewer resources and lower input image resolution.
• Abstract（参考訳）: 細粒度視覚分類(fgvc)は、下位カテゴリから自動的にオブジェクトを認識するタスクであるコンピュータビジョンの問題である。 その主な難点の1つは、視覚的に類似したクラス間の最も差別的なクラス間分散を捉えることである。 近年,視覚変換器 (ViT) を用いた手法がFGVCにおいて顕著な成果をみせている。 しかし、そのようなアプローチは、固有の自己認識機構にのみ依存するため、真の差別的領域に効果的に焦点を合わせるのに苦労する可能性があり、その結果、分類トークンは重要でない背景パッチからグローバル情報を集約する可能性がある。 さらに、データポイントの欠如により、分類器はクラス間の識別に最も有用な特徴を見つけることができず、他の無関係だが独特な背景領域は誤認識される可能性がある。 この目的のために,標準ViTのアテンションマップの識別性は,潜在的に差別的な前景領域のサージェントマスキングによって向上する,シンプルで効果的なSalient Mask-Guided Vision Transformer(SM-ViT)を導入する。 大規模な実験により、SM-ViTは既存のVTベースのアプローチで人気の高いFGVCベンチマークの最先端のパフォーマンスを達成し、リソースの削減と入力画像の解像度の低下を図っている。

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