論文の概要: Caterpillar: A Pure-MLP Architecture with Shifted-Pillars-Concatenation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17644v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 14:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 20:33:47.346816
• Title: Caterpillar: A Pure-MLP Architecture with Shifted-Pillars-Concatenation
• Title（参考訳）: Caterpillar: シフトピラーによる純粋なMLPアーキテクチャ
• Authors: Jin Sun, Xiaoshuang Shi, Zhiyuan Wang, Kaidi Xu, Heng Tao Shen and Xiaofeng Zhu
• Abstract要約: Shifted-Pillars-Concatenation (SPC)モジュールは、より優れたローカルモデリングパワーとパフォーマンス向上を提供する。 我々は、SMLPNetのハイブリッドモデルにおいて、畳み込み層をSPCモジュールに置き換えることで、Caterpillarと呼ばれる純粋なMLPアーキテクチャを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.31517616233695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling in Computer Vision has evolved to MLPs. Vision MLPs naturally lack local modeling capability, to which the simplest treatment is combined with convolutional layers. Convolution, famous for its sliding window scheme, also suffers from this scheme of redundancy and low computational efficiency. In this paper, we seek to dispense with the windowing scheme and introduce a more elaborate and effective approach to exploiting locality. To this end, we propose a new MLP module, namely Shifted-Pillars-Concatenation (SPC), that consists of two steps of processes: (1) Pillars-Shift, which generates four neighboring maps by shifting the input image along four directions, and (2) Pillars-Concatenation, which applies linear transformations and concatenation on the maps to aggregate local features. SPC module offers superior local modeling power and performance gains, making it a promising alternative to the convolutional layer. Then, we build a pure-MLP architecture called Caterpillar by replacing the convolutional layer with the SPC module in a hybrid model of sMLPNet. Extensive experiments show Caterpillar's excellent performance and scalability on both ImageNet-1K and small-scale classification benchmarks.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるモデリングはmlpへと進化した。 視覚MLPは局所モデリング能力に欠けており、最も単純な処理は畳み込み層と組み合わせられる。 このスライディングウインドウスキームで有名な畳み込みは、この冗長性と計算効率の低いスキームに悩まされている。 本稿では,ウィンドウ化方式を廃止し,地域性を活用するためのより精巧で効果的なアプローチを提案する。 そこで本研究では,(1)入力画像を4方向にシフトさせて隣接する4つの地図を生成するPillars-Shiftと,(2)局所的な特徴を集約するために線形変換や地図の連結を施したPillars-Concatenationという,新たなMLPモジュールを提案する。 SPCモジュールは、より優れたローカルモデリングパワーとパフォーマンス向上を提供し、畳み込み層に代わる有望な代替となる。 次に,smlpnetのハイブリッドモデルにおいて,畳み込み層をspcモジュールに置き換えることで,caterpillarと呼ばれる純mlpアーキテクチャを構築する。 大規模な実験では、ImageNet-1Kと小規模分類ベンチマークの両方において、Caterpillarの優れたパフォーマンスとスケーラビリティを示している。

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