Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone

論文の概要: Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04303v1
Date: Thu, 6 Jun 2024 17:49:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 13:30:41.737031
Title: Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone
Title（参考訳）: Vision-LSTM: ジェネリックビジョンバックボーンとしてのxLSTM
Authors: Benedikt Alkin, Maximilian Beck, Korbinian Pöppel, Sepp Hochreiter, Johannes Brandstetter,
Abstract要約: コンピュータビジョンに対する xLSTM ビルディングブロックの適応である Vision-LSTM (ViL) を導入する。 ViLはxLSTMブロックのスタックで構成され、奇異ブロックはパッチトークンのシーケンスを上から下へ処理する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.268672785769525
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Transformers are widely used as generic backbones in computer vision, despite initially introduced for natural language processing. Recently, the Long Short-Term Memory (LSTM) has been extended to a scalable and performant architecture - the xLSTM - which overcomes long-standing LSTM limitations via exponential gating and parallelizable matrix memory structure. In this report, we introduce Vision-LSTM (ViL), an adaption of the xLSTM building blocks to computer vision. ViL comprises a stack of xLSTM blocks where odd blocks process the sequence of patch tokens from top to bottom while even blocks go from bottom to top. Experiments show that ViL holds promise to be further deployed as new generic backbone for computer vision architectures.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、自然言語処理に最初に導入されたにもかかわらず、コンピュータビジョンの一般的なバックボーンとして広く使われている。最近、Long Short-Term Memory (LSTM) が拡張され、拡張性のあるアーキテクチャ xLSTM が拡張され、指数的ゲーティングと並列化可能な行列メモリ構造によって長期にわたるLSTMの制限を克服した。本稿では, xLSTM ビルディングブロックをコンピュータビジョンに適用した Vision-LSTM (ViL) を紹介する。 ViLはxLSTMブロックのスタックで構成されており、奇異ブロックはパッチトークンのシーケンスを上から下へ処理し、ブロックも下から上へと処理する。実験によると、ViLはコンピュータビジョンアーキテクチャのための新しい一般的なバックボーンとして、さらにデプロイされることを約束している。

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