Fugu-MT 論文翻訳(概要): Channel Vision Transformers: An Image Is Worth C x 16 x 16 Words

論文の概要: Channel Vision Transformers: An Image Is Worth C x 16 x 16 Words

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16108v3
Date: Fri, 13 Oct 2023 18:25:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-17 22:45:03.308301
Title: Channel Vision Transformers: An Image Is Worth C x 16 x 16 Words
Title（参考訳）: Channel Vision Transformers:画像はC x 16 x 16ワードより価値がある
Authors: Yujia Bao, Srinivasan Sivanandan, Theofanis Karaletsos
Abstract要約: Vision Transformer (ViT) は現代のコンピュータビジョンにおいて強力なアーキテクチャとして登場した。しかし、顕微鏡や衛星画像などの特定の撮像分野への応用は、ユニークな課題を呈している。本稿では、入力チャネル間の推論を強化するViTアーキテクチャの修正を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.877480854909969
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Vision Transformer (ViT) has emerged as a powerful architecture in the realm of modern computer vision. However, its application in certain imaging fields, such as microscopy and satellite imaging, presents unique challenges. In these domains, images often contain multiple channels, each carrying semantically distinct and independent information. Furthermore, the model must demonstrate robustness to sparsity in input channels, as they may not be densely available during training or testing. In this paper, we propose a modification to the ViT architecture that enhances reasoning across the input channels and introduce Hierarchical Channel Sampling (HCS) as an additional regularization technique to ensure robustness when only partial channels are presented during test time. Our proposed model, ChannelViT, constructs patch tokens independently from each input channel and utilizes a learnable channel embedding that is added to the patch tokens, similar to positional embeddings. We evaluate the performance of ChannelViT on ImageNet, JUMP-CP (microscopy cell imaging), and So2Sat (satellite imaging). Our results show that ChannelViT outperforms ViT on classification tasks and generalizes well, even when a subset of input channels is used during testing. Across our experiments, HCS proves to be a powerful regularizer, independent of the architecture employed, suggesting itself as a straightforward technique for robust ViT training. Lastly, we find that ChannelViT generalizes effectively even when there is limited access to all channels during training, highlighting its potential for multi-channel imaging under real-world conditions with sparse sensors. Our code is available at https://github.com/insitro/ChannelViT.
Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) は現代のコンピュータビジョンの領域において強力なアーキテクチャとして登場した。しかし、顕微鏡や衛星画像などの特定の撮像分野への応用は、ユニークな課題を呈している。これらの領域では、画像はしばしば複数のチャネルを含み、それぞれが意味的に異なる独立した情報を持っている。さらに、モデルは、トレーニングやテスト中に密に利用できない可能性があるため、入力チャネルの疎結合性に対する堅牢性を示す必要がある。本稿では、入力チャネル間の推論を強化するViTアーキテクチャの修正と、テスト時間中に部分チャネルのみを表示する場合のロバスト性を保証するための追加の正規化手法として階層型チャネルサンプリング(HCS)を導入する。提案モデルであるChannelViTは,各入力チャネルから独立してパッチトークンを構築し,各パッチトークンに付加される学習可能なチャネル埋め込みを利用する。我々は、ImageNet、JUMP-CP(顕微鏡細胞イメージング)、So2Sat(衛星イメージング)におけるChannelViTの性能を評価する。以上の結果から,channelvit は vit を分類タスクで上回っており,テスト中に入力チャネルのサブセットが使用される場合でもよく一般化できることがわかった。実験全体を通して、HCSは採用されているアーキテクチャとは独立して強力な正則化器であることが証明され、堅牢なViTトレーニングのための簡単なテクニックであることが示唆された。最後に、channelvitはトレーニング中にすべてのチャネルへのアクセスが制限された場合でも効果的に一般化し、スパースセンサーを用いた実環境下でのマルチチャネルイメージングの可能性を強調している。私たちのコードはhttps://github.com/insitro/ChannelViT.comで利用可能です。

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