論文の概要: CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers for Efficient Mobile Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03703v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 11:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 13:14:23.083725
• Title: CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers for Efficient Mobile Applications
• Title（参考訳）: CAS-ViT:効率的なモバイルアプリケーションのための畳み込み付加型自己注意型視覚変換器
• Authors: Tianfang Zhang, Lei Li, Yang Zhou, Wentao Liu, Chen Qian, Xiangyang Ji,
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、トークンミキサーの強力なグローバルコンテキスト能力によって、ニューラルネットワークの革命的な進歩を示す。 CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformersを紹介する。 我々はCAS-ViTが他の最先端のバックボーンと比較して競争力を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.193626019860226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) mark a revolutionary advance in neural networks with their token mixer's powerful global context capability. However, the pairwise token affinity and complex matrix operations limit its deployment on resource-constrained scenarios and real-time applications, such as mobile devices, although considerable efforts have been made in previous works. In this paper, we introduce CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers, to achieve a balance between efficiency and performance in mobile applications. Firstly, we argue that the capability of token mixers to obtain global contextual information hinges on multiple information interactions, such as spatial and channel domains. Subsequently, we construct a novel additive similarity function following this paradigm and present an efficient implementation named Convolutional Additive Token Mixer (CATM). This simplification leads to a significant reduction in computational overhead. We evaluate CAS-ViT across a variety of vision tasks, including image classification, object detection, instance segmentation, and semantic segmentation. Our experiments, conducted on GPUs, ONNX, and iPhones, demonstrate that CAS-ViT achieves a competitive performance when compared to other state-of-the-art backbones, establishing it as a viable option for efficient mobile vision applications. Our code and model are available at: \url{https://github.com/Tianfang-Zhang/CAS-ViT}
• Abstract（参考訳）: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、トークンミキサーの強力なグローバルコンテキスト能力によって、ニューラルネットワークの革命的な進歩を示す。 しかしながら、ペアワイズトークン親和性と複雑なマトリックス操作は、リソースに制約のあるシナリオやモバイルデバイスのようなリアルタイムアプリケーションへのデプロイを制限するが、以前の研究でかなりの努力がなされた。 本稿では,CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformersを提案する。 まず、トークンミキサーがグローバルなコンテキスト情報を得る能力は、空間ドメインやチャネルドメインなど、複数の情報相互作用に依存していると議論する。 その後、このパラダイムに従って新たな付加的類似性関数を構築し、CATM(Convolutional Additive Token Mixer)と呼ばれる効率的な実装を提案する。 この単純化により、計算オーバーヘッドが大幅に減少する。 画像分類,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーション,セマンティックセグメンテーションなど,さまざまな視覚タスクを対象としたCAS-ViTの評価を行った。 GPU、ONNX、iPhoneで実施した実験では、CAS-ViTは他の最先端のバックボーンと比較して競争性能が向上し、効率的なモバイルビジョンアプリケーションのための実行可能な選択肢として確立された。 我々のコードとモデルは以下の通りである。

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