論文の概要: DuoFormer: Leveraging Hierarchical Visual Representations by Local and Global Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13920v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 22:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.966802
• Title: DuoFormer: Leveraging Hierarchical Visual Representations by Local and Global Attention
• Title（参考訳）: DuoFormer: ローカルおよびグローバルアテンションによる階層的視覚表現の活用
• Authors: Xiaoya Tang, Bodong Zhang, Beatrice S. Knudsen, Tolga Tasdizen,
• Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴抽出機能と視覚変換器(ViT)の高度な表現可能性とを包括的に統合した新しい階層型トランスフォーマーモデルを提案する。 インダクティブバイアスの欠如と、ViTの広範囲なトレーニングデータセットへの依存に対処するため、我々のモデルはCNNバックボーンを使用して階層的な視覚表現を生成する。 これらの表現は、革新的なパッチトークン化を通じてトランスフォーマー入力に適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5624421399300303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We here propose a novel hierarchical transformer model that adeptly integrates the feature extraction capabilities of Convolutional Neural Networks (CNNs) with the advanced representational potential of Vision Transformers (ViTs). Addressing the lack of inductive biases and dependence on extensive training datasets in ViTs, our model employs a CNN backbone to generate hierarchical visual representations. These representations are then adapted for transformer input through an innovative patch tokenization. We also introduce a 'scale attention' mechanism that captures cross-scale dependencies, complementing patch attention to enhance spatial understanding and preserve global perception. Our approach significantly outperforms baseline models on small and medium-sized medical datasets, demonstrating its efficiency and generalizability. The components are designed as plug-and-play for different CNN architectures and can be adapted for multiple applications. The code is available at https://github.com/xiaoyatang/DuoFormer.git.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能抽出機能と、視覚変換器(ViT)の高度な表現可能性とを包括的に統合した新しい階層型トランスフォーマーモデルを提案する。 インダクティブバイアスの欠如と、ViTの広範囲なトレーニングデータセットへの依存に対処するため、我々のモデルはCNNバックボーンを使用して階層的な視覚表現を生成する。 これらの表現は、革新的なパッチトークン化を通じてトランスフォーマー入力に適合する。 また,空間的理解を高め,グローバルな認識を維持するために,パッチアテンションを補完する「スケールアテンション」機構を導入する。 提案手法は,小・中規模の医療データセットのベースラインモデルよりも優れ,その効率性と一般化性を示す。 これらのコンポーネントは異なるCNNアーキテクチャのプラグイン・アンド・プレイとして設計されており、複数のアプリケーションに適応できる。 コードはhttps://github.com/xiaoyatang/DuoFormer.gitで公開されている。

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