論文の概要: NiNformer: A Network in Network Transformer with Token Mixing Generated Gating Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02411v3
• Date: Mon, 20 May 2024 19:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 18:22:08.290240
• Title: NiNformer: A Network in Network Transformer with Token Mixing Generated Gating Function
• Title（参考訳）: NiNformer: トケミキシング生成ゲーティング機能を備えたネットワークトランスフォーマーのネットワーク
• Authors: Abdullah Nazhat Abdullah, Tarkan Aydin,
• Abstract要約: このアテンション機構はコンピュータビジョンでビジョントランスフォーマー ViT として使用された。 コストがかかり、効率的な最適化のためにかなりのサイズのデータセットを必要とするという欠点がある。 本稿では,新しい計算ブロックを標準ViTブロックの代替として導入し,計算負荷を削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The attention mechanism is the main component of the transformer architecture, and since its introduction, it has led to significant advancements in deep learning that span many domains and multiple tasks. The attention mechanism was utilized in computer vision as the Vision Transformer ViT, and its usage has expanded into many tasks in the vision domain, such as classification, segmentation, object detection, and image generation. While this mechanism is very expressive and capable, it comes with the drawback of being computationally expensive and requiring datasets of considerable size for effective optimization. To address these shortcomings, many designs have been proposed in the literature to reduce the computational burden and alleviate the data size requirements. Examples of such attempts in the vision domain are the MLP-Mixer, the Conv-Mixer, the Perciver-IO, and many more. This paper introduces a new computational block as an alternative to the standard ViT block that reduces the compute burdens by replacing the normal attention layers with a Network in Network structure that enhances the static approach of the MLP-Mixer with a dynamic system of learning an element-wise gating function by a token mixing process. Extensive experimentation shows that the proposed design provides better performance than the baseline architectures on multiple datasets applied in the image classification task of the vision domain.
• Abstract（参考訳）: 注意機構はトランスフォーマーアーキテクチャの主要なコンポーネントであり、導入以来、多くのドメインと複数のタスクにまたがるディープラーニングの大幅な進歩につながっている。 注意機構はコンピュータビジョンにおいてビジョントランスフォーマー ViT として利用され、その用途は、分類、セグメンテーション、オブジェクト検出、画像生成など、視覚領域の多くのタスクに拡張されている。 このメカニズムは非常に表現力があり能力があるが、計算コストが高く、効率的な最適化のためにかなりのサイズのデータセットを必要とするという欠点がある。 これらの欠点に対処するために、計算負担を減らし、データサイズ要件を緩和する多くの設計が文献で提案されている。 視覚領域におけるこのような試みの例としては、MLP-Mixer、Conv-Mixer、Perciver-IOなどがある。 本稿では,MLP-Mixerの静的アプローチを強化するネットワーク・イン・ネットワーク構造を,トークン・ミキシング・プロセスによって要素ワイド・ゲーティング関数を学習する動的システムに置き換えることで,通常のViTブロックに代わる新しい計算ブロックを提案する。 広汎な実験により,視覚領域の画像分類タスクに適用された複数のデータセットのベースラインアーキテクチャよりも優れた性能が得られた。

関連論文リスト

• CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers for Efficient Mobile Applications [59.193626019860226]
  ビジョントランスフォーマー(ViT)は、トークンミキサーの強力なグローバルコンテキスト能力によって、ニューラルネットワークの革命的な進歩を示す。 CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformersを紹介する。 我々はCAS-ViTが他の最先端のバックボーンと比較して競争力を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T11:33:46Z)
• You Only Need Less Attention at Each Stage in Vision Transformers [19.660385306028047]
  ViT(Vision Transformer)は、自己認識モジュールを通じて画像のグローバルな情報をキャプチャする。 本稿では,各段階の注意操作のみを演算するLose-Attention Vision Transformer (LaViT)を提案する。 我々のアーキテクチャは、分類、検出、セグメンテーションを含む様々な視覚タスクにおいて、例外的な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T12:49:16Z)
• Multiscale Low-Frequency Memory Network for Improved Feature Extraction in Convolutional Neural Networks [13.815116154370834]
  本稿では,Multiscale Low-Frequency Memory (MLFM) Networkを提案する。 MLFMは低周波情報を効率よく保存し、目標とするコンピュータビジョンタスクの性能を向上させる。 我々の研究は、既存のCNN基盤の上に構築され、コンピュータビジョンの今後の進歩の道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T00:48:41Z)
• Vision Transformer with Quadrangle Attention [76.35955924137986]
  窓面に基づく注意を一般的な四角形定式化に拡張する新しい四角形注意法(QA)を提案する。 提案手法では,既定のウィンドウを対象の四角形に変換するために,変換行列を予測し,エンドツーエンドで学習可能な四角形回帰モジュールを用いる。 QAをプレーンかつ階層的な視覚変換器に統合し、QFormerという名の新しいアーキテクチャを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T11:13:50Z)
• Vision Transformer with Convolutions Architecture Search [72.70461709267497]
  本稿では,畳み込み型アーキテクチャサーチ(VTCAS)を用いたアーキテクチャ探索手法を提案する。 VTCASによって探索された高性能バックボーンネットワークは、畳み込みニューラルネットワークの望ましい特徴をトランスフォーマーアーキテクチャに導入する。 これは、特に低照度屋内シーンにおいて、物体認識のためのニューラルネットワークの堅牢性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-20T02:59:51Z)
• Rich CNN-Transformer Feature Aggregation Networks for Super-Resolution [50.10987776141901]
  近年の視覚変換器と自己注意は,様々なコンピュータビジョンタスクにおいて有望な成果を上げている。 我々は,CNNの局所的特徴とトランスフォーマーが捉えた長距離依存性を活用する,超解像(SR)タスクのための効果的なハイブリッドアーキテクチャを提案する。 提案手法は,多数のベンチマークデータセットから最先端のSR結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T06:52:25Z)
• A Simple Single-Scale Vision Transformer for Object Localization and Instance Segmentation [79.265315267391]
  We propose a simple and compact ViT architecture called Universal Vision Transformer (UViT)。 UViTは、オブジェクト検出とインスタンスセグメンテーションタスクで強力なパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T20:11:56Z)
• Less is More: Pay Less Attention in Vision Transformers [61.05787583247392]
  注意の少ないvIsion Transformerは、畳み込み、完全接続層、自己アテンションが、画像パッチシーケンスを処理するためにほぼ同等な数学的表現を持つという事実に基づいている。 提案したLITは、画像分類、オブジェクト検出、インスタンス分割を含む画像認識タスクにおいて有望な性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T05:26:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。