ミックスフォーマ:窓と次元をまたぐ混合特徴【JST・京大機械翻訳】

Chen Qiang; Wu Qiman; Wang Jian; Hu Qinghao; Hu Tao; Ding Errui; Cheng Jian; Wang Jingdong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207668908053 整理番号：22P0326979

ミックスフォーマ:窓と次元をまたぐ混合特徴【JST・京大機械翻訳】

MixFormer: Mixing Features across Windows and Dimensions

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発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

局所ウィンドウ自己注意は,視覚タスクにおいて顕著に機能するが,限られた受容野と弱いモデリング能力問題に悩まされる。これは,主に非重複窓内で自己注意を実行し,チャネル次元で重みを共有するためである。解を見つけるためのMix Formberを提案した。最初に,並列設計における深さ方向畳み込みと局所ウィンドウ自己注意を結合して,受容分野を拡大するために交差ウィンドウ接続をモデル化した。第2に,チャネルと空間次元における相補的な手がかりを提供するために,分岐を横切る双方向相互作用を提案した。これらの2つの設計を統合し,窓と寸法間の効率的な特徴混合を達成した。このMixFormerは,効率的Netによる画像分類に関する競合結果を提供し,RegNetとSwin変換器より良い結果を示した。下流タスクにおける性能は,MS COCO,ADE20k,およびLVISに関する5つの高密度予測タスクにおいて,より少ない計算コストで有意なマージンによってその代替案より優れている。コードは,url{https://github.com/PaddleClas}で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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