論文の概要: Don't Look Twice: Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05222v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 22:32:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:23.801303
• Title: Don't Look Twice: Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization
• Title（参考訳）: 動画トランスフォーマーの速さが2倍に
• Authors: Rohan Choudhury, Guanglei Zhu, Sihan Liu, Koichiro Niinuma, Kris M. Kitani, László Jeni,
• Abstract要約: Run-Length Tokenization (RLT) は、データ圧縮のラン長符号化にインスパイアされたビデオトランスフォーマーを高速化するシンプルな手法である。 提案手法では,異なるデータセットのチューニングを必要とせず,高速かつ無視できないオーバーヘッドを発生させる。 RLTは30FPS以上のトレーニングを100%以上スピードアップし、より長いビデオデータセットでは、トークン数を最大80%削減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.580166929129057
• License:
• Abstract: Transformers are slow to train on videos due to extremely large numbers of input tokens, even though many video tokens are repeated over time. Existing methods to remove such uninformative tokens either have significant overhead, negating any speedup, or require tuning for different datasets and examples. We present Run-Length Tokenization (RLT), a simple approach to speed up video transformers inspired by run-length encoding for data compression. RLT efficiently finds and removes runs of patches that are repeated over time prior to model inference, then replaces them with a single patch and a positional encoding to represent the resulting token's new length. Our method is content-aware, requiring no tuning for different datasets, and fast, incurring negligible overhead. RLT yields a large speedup in training, reducing the wall-clock time to fine-tune a video transformer by 30% while matching baseline model performance. RLT also works without any training, increasing model throughput by 35% with only 0.1% drop in accuracy. RLT speeds up training at 30 FPS by more than 100%, and on longer video datasets, can reduce the token count by up to 80%. Our project page is at https://rccchoudhury.github.io/projects/rlt/.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、多くのビデオトークンが時間の経過とともに繰り返されているにもかかわらず、非常に多くの入力トークンのために、ビデオのトレーニングが遅い。 このような非形式的トークンを削除する既存の方法には、オーバーヘッドが大きく、スピードアップを無効にするか、異なるデータセットやサンプルのチューニングが必要になる。 データ圧縮のためのラン長符号化にインスパイアされたビデオトランスフォーマーを高速化するための簡単なアプローチであるRun-Length Tokenization(RLT)を提案する。 RLTはモデル推論に先立って繰り返されるパッチの実行を効率よく見つけ、削除し、トークンの新たな長さを表すために単一のパッチと位置エンコーディングで置き換える。 提案手法では,異なるデータセットのチューニングを必要とせず,高速かつ無視できないオーバーヘッドを発生させる。 RLTはトレーニングにおいて大きなスピードアップをもたらし、ベースラインモデルの性能にマッチしながら、ビデオトランスを30%微調整するウォールクロック時間を短縮する。 RLTはトレーニングなしでも動作し、モデルのスループットを35%向上し、精度はわずか0.1%低下した。 RLTは30FPS以上のトレーニングを100%以上スピードアップし、より長いビデオデータセットでは、トークン数を最大80%削減することができる。 私たちのプロジェクトページはhttps://rccchoudhury.github.io/projects/rlt/です。

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