論文の概要: GG-SSMs: Graph-Generating State Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12423v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 00:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:57:55.187847
• Title: GG-SSMs: Graph-Generating State Space Models
• Title（参考訳）: GG-SSM: グラフ生成状態空間モデル
• Authors: Nikola Zubić, Davide Scaramuzza,
• Abstract要約: State Space Models (SSM) は、コンピュータビジョンと時系列分析ドメインのシーケンシャルデータをモデリングするための強力なツールである。 グラフ生成状態空間モデル(GG-SSM)は,特徴関係に基づいたグラフを動的に構築することにより,これらの制約を克服する新しいフレームワークである。 我々は、イベントベースのアイトラッキング、画像ネット分類、光フロー推定、および6つの時系列データセットを含む11の多様なデータセット上でGG-SSMを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.718025325906762
• License:
• Abstract: State Space Models (SSMs) are powerful tools for modeling sequential data in computer vision and time series analysis domains. However, traditional SSMs are limited by fixed, one-dimensional sequential processing, which restricts their ability to model non-local interactions in high-dimensional data. While methods like Mamba and VMamba introduce selective and flexible scanning strategies, they rely on predetermined paths, which fails to efficiently capture complex dependencies. We introduce Graph-Generating State Space Models (GG-SSMs), a novel framework that overcomes these limitations by dynamically constructing graphs based on feature relationships. Using Chazelle's Minimum Spanning Tree algorithm, GG-SSMs adapt to the inherent data structure, enabling robust feature propagation across dynamically generated graphs and efficiently modeling complex dependencies. We validate GG-SSMs on 11 diverse datasets, including event-based eye-tracking, ImageNet classification, optical flow estimation, and six time series datasets. GG-SSMs achieve state-of-the-art performance across all tasks, surpassing existing methods by significant margins. Specifically, GG-SSM attains a top-1 accuracy of 84.9% on ImageNet, outperforming prior SSMs by 1%, reducing the KITTI-15 error rate to 2.77%, and improving eye-tracking detection rates by up to 0.33% with fewer parameters. These results demonstrate that dynamic scanning based on feature relationships significantly improves SSMs' representational power and efficiency, offering a versatile tool for various applications in computer vision and beyond.
• Abstract（参考訳）: State Space Models (SSM) は、コンピュータビジョンと時系列分析ドメインのシーケンシャルデータをモデリングするための強力なツールである。 しかし、従来のSSMは固定された1次元逐次処理によって制限されており、高次元データにおける非局所的な相互作用をモデル化する能力を制限する。 MambaやVMambaのようなメソッドは選択的で柔軟なスキャン戦略を導入しているが、それらは所定のパスに依存しており、複雑な依存関係を効率的にキャプチャできない。 グラフ生成状態空間モデル(GG-SSM)は,特徴関係に基づいたグラフを動的に構築することにより,これらの制約を克服する新しいフレームワークである。 ChazelleのMinimum Spanning Treeアルゴリズムを使用すると、GG-SSMは固有のデータ構造に適応し、動的に生成されたグラフをまたいで堅牢な特徴伝搬を可能にし、複雑な依存関係を効率的にモデル化する。 我々は、イベントベースのアイトラッキング、画像ネット分類、光フロー推定、および6つの時系列データセットを含む11の多様なデータセット上でGG-SSMを検証する。 GG-SSMはすべてのタスクで最先端のパフォーマンスを達成し、既存の手法をはるかに上回っている。 具体的には、GG-SSMはImageNet上で84.9%の最高1の精度に達し、以前のSSMよりも1%向上し、KITTI-15エラーレートは2.77%減少し、より少ないパラメータで視線追跡検出率を0.33%改善した。 これらの結果から,特徴関係に基づく動的スキャニングにより,SSMの表現力と効率が大幅に向上し,コンピュータビジョンなど様々な用途に汎用的なツールが提供されることがわかった。

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