論文の概要: A Partial Replication of MaskFormer in TensorFlow on TPUs for the TensorFlow Model Garden
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18801v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 15:40:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 13:08:44.498013
- Title: A Partial Replication of MaskFormer in TensorFlow on TPUs for the TensorFlow Model Garden
- Title（参考訳）: TensorFlowモデルガーデンのためのTPU上のTensorFlowにおけるMaskFormerの部分的レプリケーション
- Authors: Vishal Purohit, Wenxin Jiang, Akshath R. Ravikiran, James C. Davis,
- Abstract要約: 本稿では,COCOエコシステム内でPyTorchフレームワークを用いて開発されたMaskFormerモデルを複製する作業について述べる。
レプリケーションや非収束問題,遅いトレーニング,損失関数の適応,TPU固有の機能の統合といった課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.259700715934023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper undertakes the task of replicating the MaskFormer model a universal image segmentation model originally developed using the PyTorch framework, within the TensorFlow ecosystem, specifically optimized for execution on Tensor Processing Units (TPUs). Our implementation exploits the modular constructs available within the TensorFlow Model Garden (TFMG), encompassing elements such as the data loader, training orchestrator, and various architectural components, tailored and adapted to meet the specifications of the MaskFormer model. We address key challenges encountered during the replication, non-convergence issues, slow training, adaptation of loss functions, and the integration of TPU-specific functionalities. We verify our reproduced implementation and present qualitative results on the COCO dataset. Although our implementation meets some of the objectives for end-to-end reproducibility, we encountered challenges in replicating the PyTorch version of MaskFormer in TensorFlow. This replication process is not straightforward and requires substantial engineering efforts. Specifically, it necessitates the customization of various components within the TFMG, alongside thorough verification and hyper-parameter tuning. The replication is available at: https://github.com/PurdueDualityLab/tf-maskformer/tree/main/official/projects/maskformer
- Abstract（参考訳）: 本稿では、TensorFlowエコシステム内でPyTorchフレームワークを用いて開発された汎用画像分割モデルであるMaskFormerモデルを、Tensor Processing Units (TPUs)上での実行に特に最適化したタスクを実行する。
我々の実装では、TensorFlow Model Garden(TFMG)内で利用可能なモジュール構造を利用して、データローダ、トレーニングオーケストレータ、およびさまざまなアーキテクチャコンポーネントを含む、MaskFormerモデルの仕様に合わせて調整および適合する。
レプリケーションや非収束問題,遅いトレーニング,損失関数の適応,TPU固有の機能の統合といった課題に対処する。
再現された実装を検証するとともに,COCOデータセット上で定性的な結果を示す。
私たちの実装は、エンドツーエンドの再現性の目標の一部を満たしていますが、TensorFlowでMaskFormerのPyTorchバージョンを複製する際の課題に直面しました。
この複製プロセスは単純ではなく、かなりのエンジニアリング努力を必要とする。
具体的には、TFMG内の様々なコンポーネントのカスタマイズと、徹底的な検証とハイパーパラメータチューニングが必要である。
https://github.com/PurdueDualityLab/tf-maskformer/tree/main/official/projects/maskformer
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