Présentation de SHViT : Un nouveau modèle de Transformateur de Vision

Ces dernières années, de nouveaux types de modèles de vision par ordinateur appelés Vision Transformers (ViTs) ont gagné en popularité. Ces modèles sont connus pour leur performance solide dans diverses tâches liées à la vision par ordinateur, comme la classification d'images et la Détection d'objets. Ils sont particulièrement bons pour gérer les dépendances à longue distance dans les images et peuvent travailler efficacement avec de grands ensembles de données d'entraînement et de paramètres de modèle.

Cependant, les ViTs ont quelques inconvénients. Ils ont souvent besoin de plus de données d'entraînement que les modèles traditionnels, comme les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), à cause du manque de guidage intégré. De plus, la façon dont les ViTs calculent l'attention, qui aide le modèle à se concentrer sur des parties importantes de l'entrée, peut être très gourmande en ressources, surtout avec de grandes images.

Pour améliorer l'efficacité des ViTs, les chercheurs ont cherché des moyens de les rendre plus efficaces. Certains ont combiné les ViTs avec des CNN, tandis que d'autres ont cherché à réduire la charge computationnelle du mécanisme d'attention. Ces solutions peuvent généralement être divisées en deux stratégies principales : améliorer l'architecture globale (design macro) et rendre le mécanisme d'attention plus efficace (design micro).

#Vision Transformers Efficaces

Les Vision Transformers Efficaces se concentrent sur la résolution des problèmes liés à l'exécution de ces modèles sur des appareils avec des ressources limitées, comme les téléphones mobiles ou les petits systèmes embarqués. Les chercheurs ont constaté que de nombreux modèles actuels privilégient la façon dont les tokens (petits morceaux de données d'entrée) sont agrégés plutôt que la façon dont ces tokens sont créés ou traités. C'est une distinction importante car la façon dont les tokens sont représentés peut affecter considérablement la performance du modèle.

Dans des études précédentes, de nombreuses techniques d'attention efficaces ont été axées sur des ajustements comme l'attention sparse ou les approximations de faible rang. Cependant, il reste encore beaucoup de redondance dans les conceptions des modèles qui n'ont pas été abordées.

#Approche de Design Écoénergétique

Dans ce travail, nous visons à aborder les problèmes de redondance présents dans la conception de l'architecture et des mécanismes d'attention. Nous avons constaté que de nombreux modèles récents utilisent une approche cohérente, comme l'embedding de patchs 4x4 et une structure en quatre étapes. Bien que cela ait ses atouts, nous soutenons qu'un plus grand stride dans les couches initiales peut réduire considérablement les coûts mémoire associés au traitement de ces patchs.

Une découverte clé est que les couches d'attention peuvent être simplifiées. Plus précisément, nous avons découvert que dans les premières couches du modèle, nous pouvons substituer certains mécanismes d'attention par des convolutions, et de nombreuses têtes d'attention dans les étapes ultérieures ne sont pas nécessaires. Cela nous amène à introduire un nouveau type de module d'attention appelé Attention à tête unique, qui réduit non seulement la redondance mais combine également l'information de l'ensemble de l'image de manière plus efficace.

Avec ces changements, nous présentons SHViT, un nouveau type de Vision Transformer qui performe exceptionnellement bien en termes de vitesse et d'exactitude. Par exemple, lorsqu'il a été testé sur le dataset ImageNet, SHViT-S4 a montré des améliorations marquées en vitesse sur les GPU et les appareils mobiles, tout en obtenant une meilleure précision que les modèles précédents. Il performe aussi bien dans des tâches comme la détection d'objets et la Segmentation d'Instances.

#Comprendre l'Architecture

L'architecture de SHViT est construite sur les découvertes que nous avons réalisées lors de nos investigations. Le modèle commence par une série de couches de convolution qui préparent efficacement les données d'entrée. Contrairement aux modèles ViT traditionnels qui utilisent des réglages de stride plus grands, notre système d'embedding de patchs qui se chevauchent permet au modèle de mieux capturer les caractéristiques locales.

Une fois le traitement initial effectué à l'aide de convolutions, les données passent par plusieurs étapes de blocs SHViT empilés, où différentes couches exécutent diverses tâches. Chaque bloc SHViT se compose d'une couche de convolution depthwise pour récolter des caractéristiques locales, d'une Attention à Tête Unique pour capturer le contexte global, et d'un réseau feed-forward pour l'interaction entre différents canaux de données.

Une caractéristique essentielle de cette conception est que nous n'utilisons pas d'attention dans la première couche, optant plutôt pour une méthode de sous-échantillonnage efficace. Ce sous-échantillonnage est crucial pour réduire le nombre de tokens tout en maintenant les informations importantes, optimisant ainsi la performance du modèle.

#Détails de Mise en Œuvre

Pour entraîner notre modèle, nous utilisons un dataset connu sous le nom d'ImageNet-1K, qui comprend des millions d'images à travers des milliers de catégories. Les modèles sont construits et entraînés depuis zéro en utilisant une méthode d'optimisation classique. Pour assurer une comparaison équitable avec d'autres modèles, nous appliquons diverses techniques d'augmentation des données.

Nous évaluons également la performance du modèle à travers divers métriques, telles que le débit et la latence. Ces métriques nous aident à mesurer la rapidité avec laquelle le modèle peut traiter des images sur différents types de matériel, y compris les GPU et les appareils mobiles.

#Évaluation de la Performance

De nombreuses expériences ont confirmé que SHViT offre un équilibre très favorable entre précision, vitesse et efficacité computationnelle. Par exemple, comparé à des architectures CNN populaires, SHViT-S1 a surpassé les autres en termes de précision sans sacrifier la vitesse.

De plus, notre modèle a montré qu'il est considérablement plus rapide que d'autres variantes récentes de ViT et des modèles hybrides tout en maintenant ou améliorant la performance. Lorsqu'il est mis à l'échelle à des résolutions plus élevées, SHViT continue de délivrer des résultats impressionnants, montrant sa polyvalence dans différents contextes.

#Détection d'Objets et Segmentation d'Instances

Au-delà des tâches de classification, nous avons également testé SHViT pour la détection d'objets et la segmentation d'instances. Dans les deux cas, notre modèle a démontré une performance supérieure par rapport aux modèles efficaces existants. Par exemple, lorsqu'il est appliqué à l'aide d'un cadre de détection standard, SHViT-S4 non seulement a amélioré la vitesse mais a également surpassé les modèles plus anciens en précision.

L'application de SHViT dans des tâches réelles démontre son efficacité au-delà de la performance théorique. Il combine avec succès des capacités d'inférence rapides avec une haute précision, faisant de lui une option attrayante pour des tâches nécessitant des résultats immédiats, comme l'analyse vidéo en temps réel ou les applications mobiles.

#Réduction de la Redondance dans les Mécanismes d'Attention

Un point central de notre recherche était d'identifier et d'éliminer les redondances inutiles au sein des couches d'attention des modèles traditionnels. À travers plusieurs expériences, nous avons découvert que de nombreuses têtes dans les configurations d'attention multi-têtes n'offrent pas d'avantages distincts. En réduisant le nombre de têtes et en utilisant une approche d'attention à tête unique, nous avons non seulement simplifié le modèle mais aussi amélioré son efficacité.

Nos résultats indiquent que de nombreuses têtes produisent des résultats similaires, ce qui signifie que nous pouvons obtenir une performance comparable sans la surcharge associée à la gestion de plusieurs têtes. Le système proposé d'Attention à Tête Unique a été démontré comme étant efficace pour recueillir le contexte tout en consommant moins de ressources.

#Exploration des Avantages du Nouveau Design

En adoptant les nouveaux principes de design et un mécanisme d'attention à tête unique, SHViT offre plusieurs avantages. Le modèle peut gérer plus efficacement de plus grands ensembles de canaux, réduisant ainsi les besoins globaux d'accès mémoire. De plus, ce design permet une meilleure utilisation des ressources computationnelles, en particulier pour des tâches nécessitant des réponses rapides.

De plus, avec l'approche à tête unique, nous avons rationalisé les processus d'entraînement et d'inférence, rendant plus facile le déploiement de SHViT sur diverses plateformes. Nos résultats montrent que cette méthode améliore significativement la vitesse sans compromettre l'exactitude que les utilisateurs attendent des modèles à la pointe de la technologie.

#Un Chemin à Suivre

Bien que SHViT ait prouvé qu'il est un solide concurrent dans le domaine des Vision Transformers, il reste encore des possibilités d'amélioration, surtout en ce qui concerne les détails haute résolution. Les travaux futurs se concentreront sur la recherche de méthodes rentables pour intégrer de tels détails dans le modèle sans alourdir la charge computationnelle.

Un autre domaine d'intérêt est l'intégration de notre design à tête unique dans des modèles existants qui utilisent des systèmes d'attention plus complexes. Alors que nous continuons cette exploration, nous pensons qu'il y a un potentiel significatif pour d'autres avancées qui pourraient donner lieu à des algorithmes de vision encore plus efficaces et performants.

#Conclusion

En résumé, ce travail illustre l'importance d'aborder les redondances tant dans les aspects de design macro que micro des Vision Transformers. En proposant une nouvelle architecture de modèle accompagnée de mécanismes d'attention simplifiés, nous offrons un chemin vers la construction de modèles plus rapides et plus efficaces qui fonctionnent efficacement dans diverses tâches.

Nos résultats contribuent non seulement à la recherche en cours sur les Vision Transformers mais offrent également des applications pratiques, faisant de SHViT un ajout précieux à la boîte à outils des technologies de vision par ordinateur.