論文の概要: Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04841v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 13:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 15:14:16.809775
• Title: Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression
• Title（参考訳）: 逐次自己回帰によるデータ効率大ビジョンモデル
• Authors: Jianyuan Guo, Zhiwei Hao, Chengcheng Wang, Yehui Tang, Han Wu, Han Hu, Kai Han, Chang Xu
• Abstract要約: 限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。 このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。 我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.26179273091461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training general-purpose vision models on purely sequential visual data, eschewing linguistic inputs, has heralded a new frontier in visual understanding. These models are intended to not only comprehend but also seamlessly transit to out-of-domain tasks. However, current endeavors are hamstrung by an over-reliance on colossal models, exemplified by models with upwards of 3B parameters, and the necessity for an extensive corpus of visual data, often comprising a staggering 400B tokens. In this paper, we delve into the development of an efficient, autoregression-based vision model, innovatively architected to operate on a limited dataset. We meticulously demonstrate how this model achieves proficiency in a spectrum of visual tasks spanning both high-level and low-level semantic understanding during the testing phase. Our empirical evaluations underscore the model's agility in adapting to various tasks, heralding a significant reduction in the parameter footprint, and a marked decrease in training data requirements, thereby paving the way for more sustainable and accessible advancements in the field of generalist vision models. The code is available at https://github.com/ggjy/DeLVM.
• Abstract（参考訳）: 純粋にシーケンシャルな視覚データに基づく汎用視覚モデルの訓練は、言語入力を回避し、視覚理解の新しいフロンティアとなった。 これらのモデルは理解するだけでなく、ドメイン外のタスクにシームレスに移行することを目的としています。 しかし、現在の取り組みは、3Bパラメータが上向きのモデルで例示されるような余剰モデルの過度な信頼と、400Bトークンをステージングする大規模な視覚データコーパスの必要性によって妨げられている。 本稿では,限られたデータセット上での操作を革新的に設計した,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルの開発について検討する。 我々は,テスト段階における高レベル・低レベルのセマンティック理解にまたがる視覚タスクのスペクトルにおいて,このモデルが習熟度を正確に示す。 我々の経験的評価は、様々なタスクに適応し、パラメータフットプリントを大幅に削減し、トレーニングデータ要求を著しく減らし、一般の視覚モデル分野におけるより持続的でアクセスしやすい進歩の道を開くことを示唆している。 コードはhttps://github.com/ggjy/DeLVMで入手できる。

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