論文の概要: Context-Aware Token Selection and Packing for Enhanced Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23608v2
• Date: Sun, 03 Nov 2024 01:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:27.167548
• Title: Context-Aware Token Selection and Packing for Enhanced Vision Transformer
• Title（参考訳）: 拡張視覚変換器のためのコンテキスト対応トークン選択とパッケージ化
• Authors: Tianyi Zhang, Baoxin Li, Jae-sun Seo, Yu Cao,
• Abstract要約: 従来の自己保持機構は、非効率性と不正確さに悩まされている。 我々はSelect and Pack Attention (SPA)という新しいアルゴリズムを提案する。 SPAは、選択ラベルによって管理される低コストのゲーティング層を使用して情報トークンを動的に選択し、これらのトークンを新しいバッチにまとめる。 実験の結果、SPAはオブジェクト検出の0.6mAP改善や計算コストの16.4%削減など、優れたパフォーマンスと効率を提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.856531225617935
• License:
• Abstract: In recent years, the long-range attention mechanism of vision transformers has driven significant performance breakthroughs across various computer vision tasks. However, the traditional self-attention mechanism, which processes both informative and non-informative tokens, suffers from inefficiency and inaccuracies. While sparse attention mechanisms have been introduced to mitigate these issues by pruning tokens involved in attention, they often lack context-awareness and intelligence. These mechanisms frequently apply a uniform token selection strategy across different inputs for batch training or optimize efficiency only for the inference stage. To overcome these challenges, we propose a novel algorithm: Select and Pack Attention (SPA). SPA dynamically selects informative tokens using a low-cost gating layer supervised by selection labels and packs these tokens into new batches, enabling a variable number of tokens to be used in parallelized GPU batch training and inference. Extensive experiments across diverse datasets and computer vision tasks demonstrate that SPA delivers superior performance and efficiency, including a 0.6 mAP improvement in object detection and a 16.4% reduction in computational costs.
• Abstract（参考訳）: 近年、視覚変換器の長距離注意機構は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて大きなパフォーマンスブレークスルーを引き起こしている。 しかし、情報的トークンと非情報的トークンの両方を処理する従来の自己保持機構は、非効率性と不正確性に悩まされている。 注意に関わるトークンを刈り取ることでこれらの問題を緩和するために、スパークアテンション機構が導入されたが、文脈認識や知性に欠けることが多い。 これらのメカニズムは、バッチトレーニングのために異なる入力に対して均一なトークン選択戦略を適用したり、推論段階でのみ効率を最適化する。 これらの課題を克服するために,Select and Pack Attention (SPA) という新しいアルゴリズムを提案する。 SPAは、選択ラベルによって管理される低コストのゲーティング層を使用して情報トークンを動的に選択し、これらのトークンを新しいバッチにパックすることで、並列化されたGPUバッチトレーニングと推論でさまざまな数のトークンを使用できる。 多様なデータセットとコンピュータビジョンタスクにわたる大規模な実験は、SPAがオブジェクト検出の0.6 mAPの改善や計算コストの16.4%削減など、優れたパフォーマンスと効率を提供することを示した。

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