論文の概要: Multi-Attribute Vision Transformers are Efficient and Robust Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08070v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 16:51:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:56:51.429590
• Title: Multi-Attribute Vision Transformers are Efficient and Robust Learners
• Title（参考訳）: 多属性視覚変換器は効率的かつロバストな学習者である
• Authors: Hanan Gani, Nada Saadi, Noor Hussein, Karthik Nandakumar,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の代替として、視覚変換器(ViT)が登場した。 異なるタスクとして1つのViTネットワークを介して、様々な属性をトレーニングするための、単純かつ効果的な戦略を提案する。 対戦型攻撃に対する多属性ViTのレジリエンスを評価し,その性能を単一属性に設計したViTと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.53923275658276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Since their inception, Vision Transformers (ViTs) have emerged as a compelling alternative to Convolutional Neural Networks (CNNs) across a wide spectrum of tasks. ViTs exhibit notable characteristics, including global attention, resilience against occlusions, and adaptability to distribution shifts. One underexplored aspect of ViTs is their potential for multi-attribute learning, referring to their ability to simultaneously grasp multiple attribute-related tasks. In this paper, we delve into the multi-attribute learning capability of ViTs, presenting a straightforward yet effective strategy for training various attributes through a single ViT network as distinct tasks. We assess the resilience of multi-attribute ViTs against adversarial attacks and compare their performance against ViTs designed for single attributes. Moreover, we further evaluate the robustness of multi-attribute ViTs against a recent transformer based attack called Patch-Fool. Our empirical findings on the CelebA dataset provide validation for our assertion. Our code is available at https://github.com/hananshafi/MTL-ViT
• Abstract（参考訳）: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、その誕生以来、幅広いタスクにまたがる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に代わる魅力的な代替手段として現れてきた。 ViTは、グローバルな注目、オクルージョンに対するレジリエンス、分散シフトへの適応性など、顕著な特徴を示す。 ViTの未発見の側面は、複数の属性関連タスクを同時に把握する能力に言及して、マルチ属性学習の可能性である。 本稿では,ViTのマルチ属性学習能力について検討し,個別のタスクとして,単一のViTネットワークを通じて様々な属性をトレーニングするための,単純かつ効果的な戦略を提案する。 対戦型攻撃に対する多属性ViTのレジリエンスを評価し,その性能を単一属性に設計したViTと比較した。 さらに,Patch-Fool と呼ばれる最近のトランスフォーマー攻撃に対するマルチ属性 ViT のロバスト性についても検討した。 CelebAデータセットに関する実証的な発見は、アサーションの検証を提供します。 私たちのコードはhttps://github.com/hananshafi/MTL-ViTで利用可能です。

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