Fugu-MT 論文翻訳(概要): GreedyViG: Dynamic Axial Graph Construction for Efficient Vision GNNs

論文の概要: GreedyViG: Dynamic Axial Graph Construction for Efficient Vision GNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06849v1
Date: Fri, 10 May 2024 23:21:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 19:44:41.641853
Title: GreedyViG: Dynamic Axial Graph Construction for Efficient Vision GNNs
Title（参考訳）: GreedyViG: 効率的なビジョンGNNのための動的軸グラフ構築
Authors: Mustafa Munir, William Avery, Md Mostafijur Rahman, Radu Marculescu,
Abstract要約: ビジョングラフニューラルネットワーク(ViG)は、コンピュータビジョンの探索のための新しい道を提供する。 ViGsの主なボトルネックは、グラフ構築に使用される非効率なk-アネレスト隣り(KNN)演算である。 KNNよりも効率的な動的軸グラフ構築(DAGC)を設計するための新しい手法を提案する。また,DAGCを用いた新しいCNN-GNNアーキテクチャであるGreedyViGを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.895049552752008
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Vision graph neural networks (ViG) offer a new avenue for exploration in computer vision. A major bottleneck in ViGs is the inefficient k-nearest neighbor (KNN) operation used for graph construction. To solve this issue, we propose a new method for designing ViGs, Dynamic Axial Graph Construction (DAGC), which is more efficient than KNN as it limits the number of considered graph connections made within an image. Additionally, we propose a novel CNN-GNN architecture, GreedyViG, which uses DAGC. Extensive experiments show that GreedyViG beats existing ViG, CNN, and ViT architectures in terms of accuracy, GMACs, and parameters on image classification, object detection, instance segmentation, and semantic segmentation tasks. Our smallest model, GreedyViG-S, achieves 81.1% top-1 accuracy on ImageNet-1K, 2.9% higher than Vision GNN and 2.2% higher than Vision HyperGraph Neural Network (ViHGNN), with less GMACs and a similar number of parameters. Our largest model, GreedyViG-B obtains 83.9% top-1 accuracy, 0.2% higher than Vision GNN, with a 66.6% decrease in parameters and a 69% decrease in GMACs. GreedyViG-B also obtains the same accuracy as ViHGNN with a 67.3% decrease in parameters and a 71.3% decrease in GMACs. Our work shows that hybrid CNN-GNN architectures not only provide a new avenue for designing efficient models, but that they can also exceed the performance of current state-of-the-art models.
Abstract（参考訳）: ビジョングラフニューラルネットワーク(ViG)は、コンピュータビジョンの探索のための新しい道を提供する。 ViGsの主なボトルネックは、グラフ構築に使用される非効率なk-アネレスト隣り(KNN)演算である。そこで本研究では,画像内のグラフ接続数を制限するため,KNNよりも効率的な動的軸グラフ構築法である動的軸グラフ構築法(DAGC)を提案する。さらに,DAGCを用いた新しいCNN-GNNアーキテクチャであるGreedyViGを提案する。 GreedyViGは、画像分類、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションタスクにおいて、精度、GMAC、パラメータの点で既存のViG、CNN、ViTアーキテクチャを上回っている。我々の最小モデルであるGreedyViG-Sは、ImageNet-1Kで81.1%、Vision GNNより2.9%、Vision HyperGraph Neural Network (ViHGNN)より2.2%、GMACが少なく、パラメータも類似している。我々の最大のモデルであるGreedyViG-Bは83.9%のトップ1の精度で、Vision GNNより0.2%高く、パラメータは66.6%減少し、GMACは69%減少している。 GreedyViG-Bは、パラメータが67.3%減少し、GMACが71.3%減少するViHGNNと同じ精度を得る。我々の研究によると、ハイブリッドCNN-GNNアーキテクチャは、効率的なモデル設計のための新しい道を提供するだけでなく、現在の最先端モデルの性能を上回ることができる。

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