論文の概要: Inverting Visual Representations with Detection Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06534v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 14:43:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.378477
• Title: Inverting Visual Representations with Detection Transformers
• Title（参考訳）: 検出変換器による視覚表現の反転
• Authors: Jan Rathjens, Shirin Reyhanian, David Kappel, Laurenz Wiskott,
• Abstract要約: 本研究では,検出変換器内の中間層からの入力画像を再構成するために,逆モデルのトレーニング手法を適用する。 本研究では, テクスチャ形状の堅牢性, 層間相関, 色摂動の保存など, 検出変換器の臨界特性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8124699127636158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the mechanisms underlying deep neural networks in computer vision remains a fundamental challenge. While many prior approaches have focused on visualizing intermediate representations within deep neural networks, particularly convolutional neural networks, these techniques have yet to be thoroughly explored in transformer-based vision models. In this study, we apply the approach of training inverse models to reconstruct input images from intermediate layers within a Detection Transformer, showing that this approach is efficient and feasible for transformer-based vision models. Through qualitative and quantitative evaluations of reconstructed images across model stages, we demonstrate critical properties of Detection Transformers, including contextual shape preservation, inter-layer correlation, and robustness to color perturbations, illustrating how these characteristics emerge within the model's architecture. Our findings contribute to a deeper understanding of transformer-based vision models. The code for reproducing our experiments will be made available at github.com/wiskott-lab/inverse-detection-transformer.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるディープニューラルネットワークの基礎となるメカニズムを理解することは、依然として根本的な課題である。 従来の多くのアプローチでは、ディープニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワークにおける中間表現の可視化に重点を置いてきたが、これらの手法はトランスフォーマーベースの視覚モデルでは十分に研究されていない。 本研究では,検出変換器内の中間層から入力イメージを再構成するために,逆モデルのトレーニング手法を適用し,この手法がトランスフォーマーに基づく視覚モデルに有効であり,実現可能であることを示す。 モデルステージ全体にわたる再構成画像の質的,定量的評価を通じて,テクスチャ形状の保存,層間相関,色摂動に対する堅牢性など,検出トランスフォーマの重要な特性を示し,これらの特徴がモデルアーキテクチャ内でどのように現れるかを示す。 本研究は,トランスフォーマーに基づく視覚モデルに対する深い理解に寄与する。 実験を再現するためのコードはgithub.com/wiskott-lab/inverse-detection-transformerで利用できる。

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