論文の概要: A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based Variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09880v2
• Date: Thu, 25 May 2023 08:42:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:47:44.684695
• Title: A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based Variants
• Title（参考訳）: 視覚トランスフォーマーとそのcnnトランスフォーマーに基づく変種に関する調査
• Authors: Asifullah Khan, Zunaira Rauf, Anabia Sohail, Abdul Rehman, Hifsa Asif, Aqsa Asif, and Umair Farooq
• Abstract要約: 近年、様々なコンピュータビジョンアプリケーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として、ビジョントランスフォーマーが普及している。 これらのビジョントランスフォーマーは、画像内のグローバルな関係に焦点を合わせる能力が大きいが、一般化が不十分になる可能性があるためである。 この調査は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れた性能を達成するためのハイブリッドビジョントランスフォーマーの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5540875567089276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision transformers have recently become popular as a possible alternative to convolutional neural networks (CNNs) for a variety of computer vision applications. These vision transformers due to their ability to focus on global relationships in images have large capacity, but may result in poor generalization as compared to CNNs. Very recently, the hybridization of convolution and self-attention mechanisms in vision transformers is gaining popularity due to their ability of exploiting both local and global image representations. These CNN-Transformer architectures also known as hybrid vision transformers have shown remarkable results for vision applications. Recently, due to the rapidly growing number of these hybrid vision transformers, there is a need for a taxonomy and explanation of these architectures. This survey presents a taxonomy of the recent vision transformer architectures, and more specifically that of the hybrid vision transformers. Additionally, the key features of each architecture such as the attention mechanisms, positional embeddings, multi-scale processing, and convolution are also discussed. This survey highlights the potential of hybrid vision transformers to achieve outstanding performance on a variety of computer vision tasks. Moreover, it also points towards the future directions of this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: 視覚トランスフォーマーは最近、様々なコンピュータビジョンアプリケーションのための畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の代替として人気を博した。 これらのビジョントランスフォーマーは、画像内のグローバルな関係に焦点を合わせる能力が大きいが、CNNと比較して一般化が不十分になる可能性がある。 近年,視覚変換器における畳み込みと自己認識機構のハイブリッド化が注目されている。 これらのcnn-transformerアーキテクチャはハイブリッドビジョントランスフォーマーとしても知られ、視覚応用において顕著な結果を示している。 近年、これらのハイブリッド視覚トランスフォーマーが急速に増えているため、これらのアーキテクチャの分類と説明が必要である。 本調査では,近年のビジョントランスフォーマーアーキテクチャの分類,特にハイブリッドビジョントランスフォーマーの分類について述べる。 さらに,注意機構,位置埋め込み,マルチスケール処理,畳み込みといった各アーキテクチャの重要な特徴についても述べる。 この調査は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて優れた性能を達成するためのハイブリッドビジョントランスフォーマーの可能性を強調している。 さらに、この急速に発展する分野の今後の方向性も指している。

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