Migliorare i Vision Transformers con il metodo LookHere

Immagini ad Alta risoluzione possono fornire più dettagli sulle scene, il che aiuta a migliorare l'accuratezza dei modelli computazionali. Tuttavia, i modelli più comunemente usati nella visione artificiale, chiamati vision transformers (ViTs), faticano a funzionare bene con immagini più grandi a meno che non siano regolati appositamente. Questo perché i ViTs non si adattano bene a gestire più sezioni dell'immagine durante il test, anche se i transformer hanno un po' di flessibilità nella gestione di lunghe sequenze di dati. Il problema sembra derivare da come vengono segnati le posizioni delle sezioni dell'immagine, il che causa problemi quando si cerca di applicare il modello a nuove immagini più grandi.

Per affrontare questo, abbiamo creato un sostituto per come i ViTs gestiscono l'encoding delle posizioni. Il nostro metodo controlla l'attenzione delle parti del modello per concentrarsi su aree fisse dell'immagine, utilizzando maschere di attenzione specifiche. Chiamiamo il nostro approccio LookHere. Questo nuovo metodo si assicura che l'attenzione sia indirizzata correttamente, portando a una migliore performance in compiti come la classificazione delle immagini e previsioni più affidabili quando il modello è testato su immagini più grandi. Abbiamo dimostrato che LookHere funziona meglio di un metodo leader per l'encoding delle posizioni su un popolare dataset di immagini.

#Contesto

L'uso di immagini ad alta risoluzione sta diventando più comune nella visione artificiale perché può migliorare le performance dei modelli. Tuttavia, addestrare modelli per gestire grandi quantità di dati è spesso costoso e richiede tempo. Ci sono due strategie principali per gestire immagini ad alta risoluzione: una prevede di addestrare il modello a una risoluzione più bassa e poi perfezionarlo a una risoluzione più alta, mentre l'altra consente al modello di lavorare a risoluzioni più elevate senza ulteriore addestramento. Il secondo metodo, che consente l'uso di immagini più grandi senza ulteriore addestramento, è l'approccio ideale che vogliamo ottenere.

I ViTs sono diventati la scelta più popolare per molti compiti legati alle immagini grazie al loro design semplice. Dividono le immagini in patch più piccole, cambiano i pixel in un formato diverso e poi analizzano queste sezioni usando strati tutti uguali. Questo approccio consente loro di apprendere informazioni utili sulle sezioni dell'immagine ed è utile per compiti come fare previsioni dettagliate sulle immagini.

Quando si cerca di fare previsioni usando i ViTs con immagini a risoluzione più alta, ci sono diversi metodi da considerare. Uno è aumentare la dimensione delle patch, imballando più informazioni in ciascuna. Un'altra opzione è cambiare come sono disposte le patch, saltando alcuni pixel. Infine, è possibile aumentare il numero totale di patch. Tra queste opzioni, è meglio concentrarsi su modelli che possono utilizzare efficacemente più patch, poiché questo può portare a una migliore accuratezza.

L'encoding delle posizioni è una parte cruciale di come funzionano i ViTs. Aiuta il modello a capire da dove proviene ciascuna patch nell'immagine. Senza queste informazioni, il modello tratterebbe le patch come una raccolta casuale senza relazione con le loro posizioni originali. Ciò danneggerebbe la performance del modello.

La maggior parte dei ViTs usa o embedding di posizioni apprendibili o fissi che collegano le patch alle loro posizioni nell'immagine. Metodi più recenti hanno anche cercato di migliorare questo aspetto. Tuttavia, semplicemente regolando queste posizioni durante il test può portare a cambiamenti nel modo in cui il modello interpreta i dati, riducendo l'efficacia.

#La nostra soluzione: LookHere

Abbiamo sviluppato un nuovo metodo di encoding delle posizioni per i ViTs chiamato LookHere. Questo metodo limita come le parti del modello prestano attenzione all'immagine, consentendo loro di concentrarsi solo su aree fisse specifiche e utilizzando maschere di attenzione per diverse direzioni. Questo design porta a diversi vantaggi: mantiene la relazione tra le patch e l'immagine complessiva, consente al modello di comprendere meglio le informazioni e riduce i problemi affrontati durante le previsioni.

LookHere mira a creare un confronto equo testando come diversi metodi di encoding delle posizioni si comportano quando applicati ai ViTs. Abbiamo dimostrato che il nostro metodo migliora non solo i compiti di classificazione e segmentazione, ma anche la robustezza complessiva del modello contro attacchi avversariali. Inoltre, introduciamo un nuovo set di test ad alta risoluzione che funge da benchmark essenziale per valutare i modelli addestrati con immagini ad alta risoluzione.

#L'importanza della risoluzione

Aumentare la risoluzione delle immagini è un modo affidabile per ottenere migliori performance del modello. Tuttavia, questo miglioramento porta con sé delle sfide, come l'alto costo dell'addestramento su grandi dataset. Abbiamo due modi principali per affrontare questi problemi: possiamo perfezionare i modelli dopo averli pre-addestrati a una risoluzione più bassa oppure consentire ai modelli di lavorare immediatamente a risoluzioni più elevate senza ulteriore addestramento.

La seconda opzione è particolarmente interessante poiché aiuta a evitare il costo del perfezionamento. Pertanto, migliorare la capacità del modello di gestire l'extrapolazione-l'abilità di adattarsi a risoluzioni più elevate-aiuterà anche nei casi in cui è necessario il perfezionamento. Questo significa che i modelli in grado di una migliore extrapolazione si adatteranno più facilmente quando si svolge il perfezionamento.

I ViTs eccellono in numerosi compiti di visione artificiale. Hanno una struttura semplice: le immagini sono divise in patch, e queste patch sono elaborate attraverso strati in modo coerente, mantenendo una dimensione costante della mappa delle caratteristiche. Questo consente ai modelli di apprendere in modo efficace senza la necessità di analizzare ogni parte dell'immagine e supporta il dimensionamento del modello.

L'extrapolazione con i ViTs può essere ottenuta in tre modi chiave: aumentando la dimensione delle patch, cambiando come vengono create le patch, o aumentando il numero totale di patch. Tra questi, dovremmo concentrarci sulla capacità di utilizzare più patch poiché questo approccio offre una fonte di informazioni più ricca, che possiamo sfruttare per migliorare l'accuratezza.

#Il ruolo dell'encoding delle posizioni

L'encoding delle posizioni è fondamentale per un ViT per riconoscere a quale patch appartiene nell'immagine. Senza di esso, il modello non può eseguire ragionamenti spaziali in modo efficace. Definiamo un "ViT semplice" come uno che utilizza solo meccanismi di attenzione. Il nostro obiettivo è migliorare la sua capacità di adattarsi a un numero maggiore di patch durante il test.

Molti modelli sono stati introdotti che utilizzano vari metodi per l'encoding delle posizioni. Questi includono embedding di posizioni appresi o fissi aggiunti agli embedding delle patch quando il transformer è attivato per la prima volta. Diversi metodi hanno mostrato promesse nel migliorare l'encoding delle posizioni, anche se possono creare problemi relativi alla distribuzione dei dati quando vengono aggiunte più patch.

#Contributi chiave

1. Introduzione di LookHere: Presentiamo un nuovo metodo per l'encoding delle posizioni che limita specificamente come ciascun head di attenzione nel modello interagisce con l'immagine. Queste limitazioni garantiscono migliori performance e riducono i cambiamenti di distribuzione durante l'extrapolazione.

2. Analisi comparativa: Abbiamo condotto un'analisi approfondita tra vari metodi di encoding delle posizioni insieme alle nostre variazioni di LookHere, dimostrando significativi miglioramenti in più compiti.

3. Effetti dell'extrapolazione: I nostri risultati mostrano che l'extrapolazione beneficia particolarmente le immagini con oggetti più piccoli, poiché questi oggetti occupano più patch. Questo rafforza la necessità di approcci su misura per diversi tipi di dati.

4. Dataset ad alta risoluzione: Abbiamo creato un nuovo set di test ad alta risoluzione per valutare efficacemente i classificatori di immagini su immagini che non sono state migliorate artificialmente.

#Comprendere il design di ViT

Un ViT suddivide le immagini in griglie di patch non sovrapposte, convertendo queste patch in una sequenza per l'elaborazione. Anche se questa struttura consente un efficace recupero delle informazioni, richiede anche un'attenta attenzione a come vengono codificate le posizioni. Gli embedding delle posizioni indicano le posizioni assolute delle patch all'interno dell'immagine e sono essenziali per mantenere la consapevolezza spaziale.

Quando si utilizza ViT, è importante codificare correttamente le posizioni. Aggiungere sia embedding di posizione apprendibili che fissi è un metodo comune. Sforzi recenti hanno evidenziato l'uso di embedding di posizione rotativa per migliorare ulteriormente le performance. Tuttavia, queste adattamenti rischiano anche di causare spostamenti significativi nelle performance del modello.

#Motivazione del design per LookHere

Introduciamo maschere di attenzione per controllare come gli heads di attenzione nel modello si concentrano su aree specifiche dell'immagine. Utilizzando aree di visualizzazione direzionali e fisse per ciascun head, ci assicuriamo che l'attenzione rimanga coerente. Questa diversità nell'attenzione aiuta a migliorare la generalizzazione.

Utilizzare algoritmi spaziali hard-coded aiuta a prevenire la confusione che sorge quando vengono introdotti nuovi o modificati embedding. Di conseguenza, possiamo garantire che l'equivarianza di traduzione-una proprietà importante per i modelli di visione-sia mantenuta.

#Specifiche di design

Abbiamo stabilito un metodo per codificare le posizioni utilizzando matrici LookHere. Le maschere di attenzione che creiamo consentono un'interazione più controllata tra gli heads di attenzione e le loro rispettive aree. Questo approccio è ispirato alle maschere causali utilizzate in altri campi, assicurando che l'attenzione rimanga diretta ed efficace.

#Considerazioni computazionali

I calcoli necessari per LookHere sono efficienti. Precalcolando la matrice di attenzione, possiamo ridurre significativamente il numero di operazioni necessarie durante l'addestramento e il test del modello. Questo non solo migliorerà le performance, ma ci permetterà anche di mantenere operazioni strutturate all'interno del modello.

#Protocolli di addestramento e test

Abbiamo intrapreso uno studio approfondito che coinvolge una configurazione di addestramento controllata per il nostro ViT. I modelli sono stati addestrati su benchmark standard, assicurando che i confronti fossero equi e informativi. Ci siamo concentrati sull'osservare come diversi metodi funzionassero nelle stesse condizioni.

#Risultati e analisi

Abbiamo scoperto che LookHere migliora significativamente sia le performance che la robustezza dei ViTs. I modelli che utilizzano LookHere hanno costantemente superato gli altri, specialmente in compiti che coinvolgevano situazioni avversariali e compiti di segmentazione. In particolare, il nostro metodo ha migliorato la capacità del modello di mantenere l'accuratezza anche quando sottoposto a varie forme di test.

Inoltre, sfide come errori di calibrazione sono state efficacemente ridotte quando LookHere è stato implementato. Abbiamo anche osservato una relazione significativa tra le capacità di extrapolazione del modello e la dimensione degli oggetti nelle immagini analizzate.

#Limitazioni

Sebbene LookHere presenti molti vantaggi, richiede scelte di design specifiche riguardo le maschere di attenzione. Questa dipendenza da aspetti costruiti a mano presenta alcune limitazioni. Tuttavia, ampi test indicano che il nostro metodo rimane robusto attraverso una gamma di configurazioni, dimostrando la sua flessibilità.

#Conclusione

LookHere si è dimostrato un metodo efficace per migliorare le capacità dei ViTs quando si lavora con immagini ad alta risoluzione. Migliorando come vengono codificate le posizioni, possiamo ottenere una migliore extrapolazione e performance del modello attraverso benchmark standard. Il nostro lavoro non solo avanza il potenziale per l'uso di dati ad alta risoluzione, ma offre anche preziose intuizioni per applicazioni future in compiti di visione.

#Lavoro futuro

Siamo ansiosi di esplorare i vantaggi computazionali che LookHere offre, in particolare nel campo dei meccanismi di attenzione sparsa. Inoltre, puntiamo ad espandere l'applicazione di LookHere all'elaborazione video e ad altri formati di dati in futuro, ampliando il suo impatto all'interno del campo della visione artificiale.