論文の概要: Laplacian-Former: Overcoming the Limitations of Vision Transformers in
Local Texture Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00108v1
- Date: Thu, 31 Aug 2023 19:56:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 15:21:26.523818
- Title: Laplacian-Former: Overcoming the Limitations of Vision Transformers in
Local Texture Detection
- Title（参考訳）: laplacian-former:局所テクスチャ検出における視覚トランスフォーマーの限界を克服する
- Authors: Reza Azad, Amirhossein Kazerouni, Babak Azad, Ehsan Khodapanah Aghdam,
Yury Velichko, Ulas Bagci, Dorit Merhof
- Abstract要約: Vision Transformer (ViT) モデルは、幅広いコンピュータビジョンタスクにおいてブレークスルーを実証している。
これらのモデルは、画像の高周波成分を捉えるのに苦労しており、局所的なテクスチャやエッジ情報を検出する能力を制限することができる。
本稿では,ラプラシアンピラミッド内の周波数情報を適応的に補正することで自己注意マップを向上する新しい手法であるラプラシアン・フォーマーを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.784298636620067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vision Transformer (ViT) models have demonstrated a breakthrough in a wide
range of computer vision tasks. However, compared to the Convolutional Neural
Network (CNN) models, it has been observed that the ViT models struggle to
capture high-frequency components of images, which can limit their ability to
detect local textures and edge information. As abnormalities in human tissue,
such as tumors and lesions, may greatly vary in structure, texture, and shape,
high-frequency information such as texture is crucial for effective semantic
segmentation tasks. To address this limitation in ViT models, we propose a new
technique, Laplacian-Former, that enhances the self-attention map by adaptively
re-calibrating the frequency information in a Laplacian pyramid. More
specifically, our proposed method utilizes a dual attention mechanism via
efficient attention and frequency attention while the efficient attention
mechanism reduces the complexity of self-attention to linear while producing
the same output, selectively intensifying the contribution of shape and texture
features. Furthermore, we introduce a novel efficient enhancement multi-scale
bridge that effectively transfers spatial information from the encoder to the
decoder while preserving the fundamental features. We demonstrate the efficacy
of Laplacian-former on multi-organ and skin lesion segmentation tasks with
+1.87\% and +0.76\% dice scores compared to SOTA approaches, respectively. Our
implementation is publically available at
https://github.com/mindflow-institue/Laplacian-Former
- Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) モデルは、幅広いコンピュータビジョンタスクにおいてブレークスルーを実証している。
しかし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルと比較して、ViTモデルは画像の高周波成分を捉えるのに苦労しており、局所的なテクスチャやエッジ情報を検出する能力を制限することができる。
腫瘍や病変などのヒト組織の異常は構造、テクスチャ、形状に大きく異なる可能性があるため、テクスチャなどの高周波情報は効果的なセグメンテーションタスクに不可欠である。
ViTモデルにおけるこの制限を解決するために,ラプラシアンピラミッド内の周波数情報を適応的に補正することで自己アテンションマップを強化する新しい手法であるラプラシアン・フォーマーを提案する。
より具体的には、効率的な注意と頻度の注意を通して2重注意機構を活用し、効率的な注意機構は、同じ出力を生成しつつ、リニアへの自己注意の複雑さを低減し、形状とテクスチャの特徴の寄与を選択的に強化する。
さらに,基本特性を維持しつつ,エンコーダからデコーダへ空間情報を効果的に転送する新しい高効率化マルチスケールブリッジを提案する。
そこで本研究では,soma アプローチと比較して +1.87\% および +0.76\% dice スコアのマルチオルガンおよび皮膚病変分割タスクに対する laplacian-former の有効性を示す。
私たちの実装はhttps://github.com/mindflow-institue/laplacian-formerで公開しています。
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