論文の概要: Enhancing Efficiency in Vision Transformer Networks: Design Techniques and Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19882v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 23:31:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:54:17.859419
• Title: Enhancing Efficiency in Vision Transformer Networks: Design Techniques and Insights
• Title（参考訳）: ビジョントランスネットワークにおける効率向上--設計技術とインサイト
• Authors: Moein Heidari, Reza Azad, Sina Ghorbani Kolahi, René Arimond, Leon Niggemeier, Alaa Sulaiman, Afshin Bozorgpour, Ehsan Khodapanah Aghdam, Amirhossein Kazerouni, Ilker Hacihaliloglu, Dorit Merhof,
• Abstract要約: 本稿では、視覚変換器(ViT)ネットワークにおける注意機構の設計手法と洞察を包括的に探求する。 再設計したアプローチを応用した,ViT内の様々な注意機構の系統分類法を提案する。 この分析には、新規性、強み、弱み、そして提案された様々な戦略の詳細な評価が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.798431829723857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Intrigued by the inherent ability of the human visual system to identify salient regions in complex scenes, attention mechanisms have been seamlessly integrated into various Computer Vision (CV) tasks. Building upon this paradigm, Vision Transformer (ViT) networks exploit attention mechanisms for improved efficiency. This review navigates the landscape of redesigned attention mechanisms within ViTs, aiming to enhance their performance. This paper provides a comprehensive exploration of techniques and insights for designing attention mechanisms, systematically reviewing recent literature in the field of CV. This survey begins with an introduction to the theoretical foundations and fundamental concepts underlying attention mechanisms. We then present a systematic taxonomy of various attention mechanisms within ViTs, employing redesigned approaches. A multi-perspective categorization is proposed based on their application, objectives, and the type of attention applied. The analysis includes an exploration of the novelty, strengths, weaknesses, and an in-depth evaluation of the different proposed strategies. This culminates in the development of taxonomies that highlight key properties and contributions. Finally, we gather the reviewed studies along with their available open-source implementations at our \href{https://github.com/mindflow-institue/Awesome-Attention-Mechanism-in-Medical-Imaging}{GitHub}\footnote{\url{https://github.com/xmindflow/Awesome-Attention-Mechanism-in-Medical-Imaging}}. We aim to regularly update it with the most recent relevant papers.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシーンにおける有能な領域を識別する人間の視覚システムの本質的な能力によって、注意機構は様々なコンピュータビジョン(CV)タスクにシームレスに統合されている。 このパラダイムに基づいて、ViT(Vision Transformer)ネットワークは、効率を改善するために注意機構を利用する。 このレビューは、ViT内の再設計されたアテンションメカニズムの展望をナビゲートし、パフォーマンスの向上を目的としている。 本稿では、CV分野における最近の文献を体系的にレビューし、注意機構を設計するための技術と洞察を包括的に探求する。 この調査は、注意機構の基礎となる理論的基礎と基本的な概念の紹介から始まる。 次に、再設計されたアプローチを用いて、ViT内の様々な注意機構の系統分類を示す。 適用対象, 対象, 適用対象のタイプに基づいて, マルチパースペクティブな分類を提案する。 この分析には、新規性、強み、弱み、そして提案された様々な戦略の詳細な評価が含まれる。 このことは、重要な特性と貢献を強調する分類学の発展に繋がる。 最後に、レビューされた研究と利用可能なオープンソース実装を、我々の \href{https://github.com/mindflow-institue/Awesome-Attention-Mechanism-in-Medical-Imaging}{GitHub}\footnote{\url{https://github.com/xmindflow/Awesome-Attention-Mechanism-in-Medical-Imaging}}にまとめます。 最新の関連論文で定期的に更新することを目指しています。

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