Fugu-MT 論文翻訳(概要): Global-Local Similarity for Efficient Fine-Grained Image Recognition with Vision Transformers

論文の概要: Global-Local Similarity for Efficient Fine-Grained Image Recognition with Vision Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12891v1
Date: Wed, 17 Jul 2024 10:04:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 19:52:52.660040
Title: Global-Local Similarity for Efficient Fine-Grained Image Recognition with Vision Transformers
Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた高精細画像認識のためのグローバルローカル類似性
Authors: Edwin Arkel Rios, Min-Chun Hu, Bo-Cheng Lai,
Abstract要約: 微粒な認識には、下位のマクロカテゴリからのイメージの分類が含まれる。本稿では,画像中の識別領域を識別する新しい,計算コストの低い指標を提案する。提案手法は,提案手法よりも計算コストの低い結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.825612611197359
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Fine-grained recognition involves the classification of images from subordinate macro-categories, and it is challenging due to small inter-class differences. To overcome this, most methods perform discriminative feature selection enabled by a feature extraction backbone followed by a high-level feature refinement step. Recently, many studies have shown the potential behind vision transformers as a backbone for fine-grained recognition, but their usage of its attention mechanism to select discriminative tokens can be computationally expensive. In this work, we propose a novel and computationally inexpensive metric to identify discriminative regions in an image. We compare the similarity between the global representation of an image given by the CLS token, a learnable token used by transformers for classification, and the local representation of individual patches. We select the regions with the highest similarity to obtain crops, which are forwarded through the same transformer encoder. Finally, high-level features of the original and cropped representations are further refined together in order to make more robust predictions. Through extensive experimental evaluation we demonstrate the effectiveness of our proposed method, obtaining favorable results in terms of accuracy across a variety of datasets. Furthermore, our method achieves these results at a much lower computational cost compared to the alternatives. Code and checkpoints are available at: \url{https://github.com/arkel23/GLSim}.
Abstract（参考訳）: 微粒化認識には下位のマクロカテゴリからのイメージの分類が含まれており、クラス間の差が小さいため困難である。これを解決するために、ほとんどの方法は、特徴抽出バックボーンで可能とし、次いで高レベルな特徴改善ステップで識別的特徴選択を行う。近年,視覚変換器を微細な認識のバックボーンとして活用する研究が盛んに行われているが,識別トークンの選択に注意機構を用いることは,計算に費用がかかる。本研究では,画像中の識別領域を識別するための,新しい計算コストの指標を提案する。 CLSトークンによって与えられる画像のグローバルな表現、分類のために変換器が使用する学習可能なトークン、個々のパッチの局所的な表現の類似性を比較した。我々は,同じ変圧器エンコーダによって転送される作物を得るために,最も類似性の高い地域を選択する。最後に、より堅牢な予測を行うために、オリジナルおよびトリミングされた表現の高レベルな特徴をさらに洗練する。提案手法の有効性を実験的に検証し,様々なデータセットにまたがる精度で良好な結果が得られることを示した。さらに,提案手法は,提案手法よりも計算コストの低い結果が得られる。コードとチェックポイントは: \url{https://github.com/arkel23/GLSim}.orgで入手できる。

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