論文の概要: EViT: An Eagle Vision Transformer with Bi-Fovea Self-Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06629v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 13:48:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 15:17:29.631465
- Title: EViT: An Eagle Vision Transformer with Bi-Fovea Self-Attention
- Title（参考訳）: EViT:バイフォア自己認識型イーグルビジョントランス
- Authors: Yulong Shi, Mingwei Sun, Yongshuai Wang, Rui Wang, Hui Sun, Zengqiang
Chen
- Abstract要約: 視覚変換器は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて競争性能を示した。
本研究は, ワシ眼におけるBFSA(Bi-fovea Self-Attention)の生理的構造と特徴に着想を得た新規なBFSAを提案する。
イーグルビジョンの浅葉と深葉の機能をシミュレートすることができ、ネットワークはターゲットの特徴表現を粗いものから細かいものへと抽出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.655231153093082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Because of the advancement of deep learning technology, vision transformer
has demonstrated competitive performance in various computer vision tasks.
Unfortunately, vision transformer still faces some challenges such as high
computational complexity and absence of desirable inductive bias. To alleviate
these problems, this study proposes a novel Bi-Fovea Self-Attention (BFSA)
inspired by the physiological structure and characteristics of bi-fovea vision
in eagle eyes. This BFSA can simulate the shallow fovea and deep fovea
functions of eagle vision, enabling the network to extract feature
representations of targets from coarse to fine, facilitating the interaction of
multi-scale feature representations. Additionally, this study designs a Bionic
Eagle Vision (BEV) block based on BFSA and CNN. It combines CNN and Vision
Transformer, to enhance the network's local and global representation ability
for targets. Furthermore, this study develops a unified and efficient general
pyramid backbone network family, named Eagle Vision Transformers (EViTs) by
stacking the BEV blocks. Experimental results on various computer vision tasks
including image classification, object detection, instance segmentation and
other transfer learning tasks show that the proposed EViTs perform
significantly better than the baselines under similar model sizes, which
exhibits faster speed on graphics processing unit compared to other models.
Code will be released at https://github.com/nkusyl.
- Abstract（参考訳）: 深層学習技術の進歩により、視覚変換器は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて競争性能を示した。
残念ながら、視覚変換器は高い計算複雑性や望ましい帰納バイアスの欠如など、いくつかの課題に直面している。
これらの問題を緩和するために, ワシ眼における両眼視の生理的構造と特徴に触発された新しいBFSA(Bi-Fovea Self-Attention)を提案する。
このbfsaはeagle visionの浅いfovea関数と深いfovea関数をシミュレートし、ネットワークが粗いものから細かいものまでの特徴表現を抽出し、マルチスケールな特徴表現の相互作用を容易にする。
さらに本研究は,bfsaとcnnに基づくビオニオンイーグルビジョン(bev)ブロックの設計を行った。
CNNとVision Transformerを組み合わせて、ターゲットに対するネットワークのローカルおよびグローバルな表現能力を向上する。
さらに,BEVブロックを積み重ねることで,Eagle Vision Transformers (EViTs) と呼ばれる,統一的で効率的な汎用ピラミッドバックボーンネットワークファミリーを開発する。
画像分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,その他の移動学習タスクを含む様々なコンピュータビジョンタスクの実験結果から,提案したEViTは,類似のモデルサイズでのベースラインよりも大幅に性能が向上し,他のモデルと比較してグラフィックス処理ユニットの高速化が図られた。
コードはhttps://github.com/nkusylでリリースされる。
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