論文の概要: Mamba or RWKV: Exploring High-Quality and High-Efficiency Segment Anything Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19369v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 17:49:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 13:18:46.357984
- Title: Mamba or RWKV: Exploring High-Quality and High-Efficiency Segment Anything Model
- Title（参考訳）: Mamba または RWKV: 高品質で高効率なセグメントモデルの探索
- Authors: Haobo Yuan, Xiangtai Li, Lu Qi, Tao Zhang, Ming-Hsuan Yang, Shuicheng Yan, Chen Change Loy,
- Abstract要約: 変換器を用いた分割法は高解像度画像を扱う際の効率的な推論の課題に直面している。
本研究では,異なるアーキテクチャを探索し,効率的なセグメント・アズ・ア・モデルの設計に焦点をあてる。
RWKV-SAM は SAM-like モデルのための単純で効果的で高速なベースラインである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.20621211946985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformer-based segmentation methods face the challenge of efficient inference when dealing with high-resolution images. Recently, several linear attention architectures, such as Mamba and RWKV, have attracted much attention as they can process long sequences efficiently. In this work, we focus on designing an efficient segment-anything model by exploring these different architectures. Specifically, we design a mixed backbone that contains convolution and RWKV operation, which achieves the best for both accuracy and efficiency. In addition, we design an efficient decoder to utilize the multiscale tokens to obtain high-quality masks. We denote our method as RWKV-SAM, a simple, effective, fast baseline for SAM-like models. Moreover, we build a benchmark containing various high-quality segmentation datasets and jointly train one efficient yet high-quality segmentation model using this benchmark. Based on the benchmark results, our RWKV-SAM achieves outstanding performance in efficiency and segmentation quality compared to transformers and other linear attention models. For example, compared with the same-scale transformer model, RWKV-SAM achieves more than 2x speedup and can achieve better segmentation performance on various datasets. In addition, RWKV-SAM outperforms recent vision Mamba models with better classification and semantic segmentation results. Code and models will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 変換器を用いた分割法は高解像度画像を扱う際の効率的な推論の課題に直面している。
近年、Mamba や RWKV などの線形アテンションアーキテクチャは、長いシーケンスを効率的に処理できるため、多くの注目を集めている。
本研究では,これらの異なるアーキテクチャを探索することで,効率的なセグメント・アズ・ア・モデルの設計に焦点をあてる。
具体的には、畳み込みとRWKV操作を含む混合バックボーンを設計し、精度と効率を両立させる。
さらに,マルチスケールトークンを用いて高品質なマスクを得るための効率的なデコーダを設計する。
RWKV-SAM は SAM-like モデルのための単純で効果的で高速なベースラインである。
さらに,様々な高品質セグメンテーションデータセットを含むベンチマークを構築し,このベンチマークを用いて効率的かつ高品質セグメンテーションモデルを共同で訓練する。
ベンチマーク結果に基づいて,我々のRWKV-SAMは,変圧器や他の線形アテンションモデルと比較して,効率とセグメンテーション品質の優れた性能を実現している。
例えば、同じスケールのトランスフォーマーモデルと比較して、RWKV-SAMは2倍以上のスピードアップを実現し、様々なデータセットでのセグメンテーション性能を向上させることができる。
さらに、RWKV-SAMは、より優れた分類とセマンティックセグメンテーション結果を持つ最近のビジョンMambaモデルより優れている。
コードとモデルは公開されます。
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