論文の概要: Learning 1D Causal Visual Representation with De-focus Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04342v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:11:04.273429
• Title: Learning 1D Causal Visual Representation with De-focus Attention Networks
• Title（参考訳）: De-focus Attention Networks を用いた1次元因果視覚表現の学習
• Authors: Chenxin Tao, Xizhou Zhu, Shiqian Su, Lewei Lu, Changyao Tian, Xuan Luo, Gao Huang, Hongsheng Li, Yu Qiao, Jie Zhou, Jifeng Dai,
• Abstract要約: 本稿では,1次元因果モデルを用いた画像表現の実現可能性について検討する。 本稿では,学習可能な帯域通過フィルタを用いて様々な注意パターンを生成するDe-focus Attention Networksを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.72931590504406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modality differences have led to the development of heterogeneous architectures for vision and language models. While images typically require 2D non-causal modeling, texts utilize 1D causal modeling. This distinction poses significant challenges in constructing unified multi-modal models. This paper explores the feasibility of representing images using 1D causal modeling. We identify an "over-focus" issue in existing 1D causal vision models, where attention overly concentrates on a small proportion of visual tokens. The issue of "over-focus" hinders the model's ability to extract diverse visual features and to receive effective gradients for optimization. To address this, we propose De-focus Attention Networks, which employ learnable bandpass filters to create varied attention patterns. During training, large and scheduled drop path rates, and an auxiliary loss on globally pooled features for global understanding tasks are introduced. These two strategies encourage the model to attend to a broader range of tokens and enhance network optimization. Extensive experiments validate the efficacy of our approach, demonstrating that 1D causal visual representation can perform comparably to 2D non-causal representation in tasks such as global perception, dense prediction, and multi-modal understanding. Code is released at https://github.com/OpenGVLab/De-focus-Attention-Networks.
• Abstract（参考訳）: モダリティの違いは、視覚と言語モデルのための異種アーキテクチャの開発につながった。 画像は通常2D非因果モデリングを必要とするが、テキストは1D因果モデリングを利用する。 この区別は、統合マルチモーダルモデルを構築する上で大きな課題となる。 本稿では,1次元因果モデルを用いた画像表現の実現可能性について検討する。 既存の1次元因果視覚モデルでは,少数の視覚トークンに過度に注目が集中する「過剰焦点」問題を特定する。 オーバーフォーカス」の問題は、モデルが様々な視覚的特徴を抽出し、最適化のための効果的な勾配を受け取る能力を妨げている。 これを解決するために,学習可能な帯域通過フィルタを用いて様々な注意パターンを生成するDe-focus Attention Networksを提案する。 トレーニング中、大規模で計画的なドロップパスレート、グローバル理解タスクのためのグローバルプール機能への補助的な損失が導入される。 これらの2つの戦略は、モデルが幅広いトークンに対応し、ネットワーク最適化を強化することを奨励する。 広汎な実験により本手法の有効性が検証され,大域的知覚や密接な予測,マルチモーダル理解といったタスクにおいて,1次元因果的視覚表現が2次元非因果的表現と相容れないことが実証された。 コードはhttps://github.com/OpenGVLab/De-focus-Attention-Networksで公開されている。

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