論文の概要: Proximal Vision Transformer: Enhancing Feature Representation through Two-Stage Manifold Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17081v1
• Date: Sat, 23 Aug 2025 16:39:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.330908
• Title: Proximal Vision Transformer: Enhancing Feature Representation through Two-Stage Manifold Geometry
• Title（参考訳）: 近視変換器:2段マニフォールド幾何学による特徴表現の強化
• Authors: Haoyu Yun, Hamid Krim,
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンにおいて広く認知され、その自己認識機構を活用して様々なタスクで顕著な成功を収めている。 本稿では,近位ツールとViTを統合した新しいフレームワークを提案し,統一的な幾何最適化手法を提案する。 実験結果から,提案手法は分類精度とデータ分布の点で従来のViTよりも優れていたことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3623134099785155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Vision Transformer (ViT) architecture has become widely recognized in computer vision, leveraging its self-attention mechanism to achieve remarkable success across various tasks. Despite its strengths, ViT's optimization remains confined to modeling local relationships within individual images, limiting its ability to capture the global geometric relationships between data points. To address this limitation, this paper proposes a novel framework that integrates ViT with the proximal tools, enabling a unified geometric optimization approach to enhance feature representation and classification performance. In this framework, ViT constructs the tangent bundle of the manifold through its self-attention mechanism, where each attention head corresponds to a tangent space, offering geometric representations from diverse local perspectives. Proximal iterations are then introduced to define sections within the tangent bundle and project data from tangent spaces onto the base space, achieving global feature alignment and optimization. Experimental results confirm that the proposed method outperforms traditional ViT in terms of classification accuracy and data distribution.
• Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) アーキテクチャはコンピュータビジョンにおいて広く認知され、その自己保持機構を活用して様々なタスクで顕著な成功を収めている。 その強みにもかかわらず、ViTの最適化は個々の画像内の局所的な関係をモデル化することに限られており、データポイント間のグローバルな幾何学的関係を捉える能力は制限されている。 この制限に対処するため,本論文では,ViTと近位ツールを統合した新しいフレームワークを提案し,特徴表現と分類性能を向上させるための統一的幾何最適化手法を提案する。 この枠組みでは、ViT はその自己アテンション機構を通じて多様体の接束を構築し、それぞれのアテンションヘッドは接空間に対応し、様々な局所的な視点から幾何学的表現を提供する。 その後、接バンドル内のセクションと、接空間からベース空間へのプロジェクトデータを定義し、グローバルな特徴調整と最適化を達成するために、近似反復が導入された。 実験結果から,提案手法は分類精度とデータ分布の点で従来のViTよりも優れていたことが確認された。

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