論文の概要: A Spitting Image: Modular Superpixel Tokenization in Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07680v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 17:28:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 12:43:33.264548
• Title: A Spitting Image: Modular Superpixel Tokenization in Vision Transformers
• Title（参考訳）: スパイティング画像:視覚変換器におけるモジュラースーパーピクセルのトークン化
• Authors: Marius Aasan, Odd Kolbjørnsen, Anne Schistad Solberg, Adín Ramirez Rivera,
• Abstract要約: Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは伝統的に、画像の意味的内容に依存しないトークン化のためのグリッドベースのアプローチを採用している。 本稿では,トークン化と特徴抽出を分離するモジュール型スーパーピクセルトークン化戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision Transformer (ViT) architectures traditionally employ a grid-based approach to tokenization independent of the semantic content of an image. We propose a modular superpixel tokenization strategy which decouples tokenization and feature extraction; a shift from contemporary approaches where these are treated as an undifferentiated whole. Using on-line content-aware tokenization and scale- and shape-invariant positional embeddings, we perform experiments and ablations that contrast our approach with patch-based tokenization and randomized partitions as baselines. We show that our method significantly improves the faithfulness of attributions, gives pixel-level granularity on zero-shot unsupervised dense prediction tasks, while maintaining predictive performance in classification tasks. Our approach provides a modular tokenization framework commensurable with standard architectures, extending the space of ViTs to a larger class of semantically-rich models.
• Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは伝統的に、画像の意味的内容に依存しないトークン化のためのグリッドベースのアプローチを採用している。 本稿では,トークン化と特徴抽出を分離するモジュール型スーパーピクセルトークン化戦略を提案する。 オンラインコンテンツ認識トークン化とスケールおよび形状不変な位置埋め込みを用いて、パッチベースのトークン化とランダム化されたパーティションをベースラインとしてアプローチを対比する実験と改善を行う。 提案手法は属性の忠実度を著しく向上させ,ゼロショット非教師付き密集予測タスクに画素レベルの粒度を与えるとともに,分類タスクにおける予測性能を維持できることを示す。 我々のアプローチは、標準アーキテクチャと相容れないモジュラートークン化フレームワークを提供し、ViTの空間をより大規模な意味的にリッチなモデルに拡張する。

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