論文の概要: ViTs are Everywhere: A Comprehensive Study Showcasing Vision Transformers in Different Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05664v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 14:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 16:34:00.293905
• Title: ViTs are Everywhere: A Comprehensive Study Showcasing Vision Transformers in Different Domain
• Title（参考訳）: ViTはあらゆる場所にある:異なる領域における視覚変換器の総合的な研究
• Authors: Md Sohag Mia, Abu Bakor Hayat Arnob, Abdu Naim, Abdullah Al Bary Voban, Md Shariful Islam
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、多くの視覚問題に対して、より人気があり支配的なソリューションになりつつある。 ViTは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でいくつかの困難を克服できる
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer design is the de facto standard for natural language processing tasks. The success of the transformer design in natural language processing has lately piqued the interest of researchers in the domain of computer vision. When compared to Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers (ViTs) are becoming more popular and dominant solutions for many vision problems. Transformer-based models outperform other types of networks, such as convolutional and recurrent neural networks, in a range of visual benchmarks. We evaluate various vision transformer models in this work by dividing them into distinct jobs and examining their benefits and drawbacks. ViTs can overcome several possible difficulties with convolutional neural networks (CNNs). The goal of this survey is to show the first use of ViTs in CV. In the first phase, we categorize various CV applications where ViTs are appropriate. Image classification, object identification, image segmentation, video transformer, image denoising, and NAS are all CV applications. Our next step will be to analyze the state-of-the-art in each area and identify the models that are currently available. In addition, we outline numerous open research difficulties as well as prospective research possibilities.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマー設計は自然言語処理タスクのデファクトスタンダードである。 自然言語処理におけるトランスフォーマーの設計の成功は、近年、コンピュータビジョン分野の研究者の関心を遠ざけている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較して、視覚変換器(ViT)は、多くの視覚問題に対してより人気があり支配的なソリューションになりつつある。 トランスフォーマーベースのモデルは、畳み込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークといった他のタイプのネットワークを、さまざまなビジュアルベンチマークで上回っている。 本研究では、異なるジョブに分割し、そのメリットと欠点を検証し、様々な視覚トランスフォーマーモデルを評価する。 ViTは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でいくつかの困難を克服することができる。 この調査の目的は、CVにおけるViTsの最初の使用を示すことである。 第1段階では、VTが適切である様々なCVアプリケーションを分類する。 画像分類、オブジェクト識別、画像分割、ビデオトランスフォーマー、画像デノーミング、NASはすべてCVアプリケーションである。 次のステップは、各領域の最先端を分析し、現在利用可能なモデルを特定することです。 また,多くのオープン研究課題と今後の研究可能性について概説する。

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