CAS-ViT: ビジョントランスフォーマーへの新しいアプローチ

CAS-ViTはモバイルデバイスの画像処理効率をアップさせるよ。

Tianfang Zhang, Lei Li, Yang Zhou, Wentao Liu, Chen Qian, Xiangyang Ji

2025-06-30T21:02:18+00:00 ― 1 分で読む

現在のアプローチの課題
CAS-ViTの紹介
CAS-ViTの動作
効率的な処理の重要性
CAS-ViTの利点
画像分類のパフォーマンス
物体検出とセグメンテーション
未来への影響
改善のための今後の方向性
結論
オリジナルソース
参照リンク

ビジョントランスフォーマー（ViTs）は、画像分析のためにニューラルネットワークをデザインする方法に大きな変化をもたらしてるよ。画像タスクに人気のあった畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは違って、ViTsはトークンミキシングっていう別のアプローチを使ってるんだ。この方法は、全体の画像を見ながら複雑なパターンを理解するのを助けるんだけど、リソースを結構使うから、スマホみたいな小さいデバイスでは使うのが難しいんだよね。

現在のアプローチの課題

従来のViTsの主な課題は、トークンミキサーの複雑さから来てる。これらのミキサーは、たくさんの計算パワーを必要とする複雑な数学的操作を含んでるから、リソースが限られたデバイスやリアルタイムアプリケーションでの展開が難しくなるんだ。もっと効率的なViTsを作ろうとする努力もあったけど、高計算コストや精度と効率を両立させるのが難しいって問題は残ってる。

CAS-ViTの紹介

これらの問題を解決するために、畳み込み加法自己注意ビジョントランスフォーマー（CAS-ViT）っていう新しいタイプのビジョントランスフォーマーが開発されたんだ。このモデルは、モバイルアプリケーションに対して良いパフォーマンスを提供しつつ効率的であることに焦点を当ててる。CAS-ViTのデザインは、画像の効果的なグローバルコンテキストが、チャンネルや空間の詳細を含む情報の多重相互作用を通じて達成できるってアイデアに基づいてるんだ。

CAS-ViTの動作

CAS-ViTには、畳み込み加法トークンミキサー（CATM）って特別なコンポーネントが含まれてる。このミキサーは、行列の掛け算みたいな複雑な操作を減らすことで従来の方法をシンプルにしてるんだ。代わりに、計算負荷を上手く管理できる加法的類似関数に重点を置いてる。

CATMを使うことで、CAS-ViTは画像の分類や物体検出、シーンのセグメンテーションなど、いろんなタスクでうまく機能することができる。テストでは、CAS-ViTが他の先進的なモデルに強く競争できることが示されていて、モバイルアプリケーションにとって効果的な選択肢になってる。

効率的な処理の重要性

スマホみたいなモバイルデバイスは、デスクトップコンピュータやサーバーに比べて処理能力が限られてるから、高い精度を維持しながら計算パワーを減らせるモデルが必要なんだ。CAS-ViTは、必要な処理量を大幅に削減することができて、より速く効率的に動作できるようになってる。つまり、リソースが少ないデバイスでも強力な結果を出せるんだ。

CAS-ViTの利点

CAS-ViTには、従来のViTsに対していくつかの利点があるよ：

効率性：モデルはよりシンプルに設計されていて、少ない電力で速く動くことができる。
バランスの取れたパフォーマンス：CAS-ViTは様々なタスクで強いパフォーマンスを維持できるから、いろんなアプリケーションに適してる。
多用途の展開：モバイルデバイスでうまく機能する能力があるから、拡張現実やモバイルフォトグラフィーなどのリアルタイムアプリケーションに向いてる。

画像分類のパフォーマンス

CAS-ViTは、数百万の画像が含まれるImageNet-1Kみたいな大規模データセットでテストされたんだ。結果として、パラメータの数や計算コストを低く抑えながら、一貫して良い精度を達成できてる。精度とリソース使用のバランスは、リソースが限られた環境でのアプリケーションには非常に重要なんだ。

物体検出とセグメンテーション

CAS-ViTの能力は、物体検出やセグメンテーションのタスクにも及んでる。これらのタスクでは、モデルが画像の中の物体を識別するだけでなく、それらの物体の異なる部分を区別しなきゃいけない。CAS-ViTはここでも効果的で、他の既存のモデルと比べてパフォーマンスが向上しつつ、計算コストを最小化できてるんだ。

未来への影響

CAS-ViTの開発は、モバイルやエッジデバイスでビジョントランスフォーマーを使う新しい可能性を切り開いてる。より多くのアプリケーションがモバイルプラットフォームに移行する中で、CAS-ViTのような効率的なモデルが重要だと思う。複雑さを減らしつつ高パフォーマンスを維持することに焦点を当てることで、日常のデバイスにおけるAI技術の普及が進むかもしれないね。

改善のための今後の方向性

CAS-ViTは一歩前進だけど、まだ改善の余地があるんだ。現在のモデルはかなり効果的だけど、より大きなデータセットを扱ったり、もっと複雑なタスクにスケールさせるためにはさらなる洗練が必要なんだ。今後の研究では、モデルの能力を高めつつ、モバイル展開の効率を優先するための先進的な技術を探るかもしれないね。

結論

CAS-ViTの導入は、コンピュータビジョンの分野で重要な進展を意味してる。効率とパフォーマンスに焦点を当てたこのモデルは、特にモバイルデバイスでの現実のシナリオにビジョントランスフォーマーを展開するための実用的なソリューションを提供してる。技術が進化し続ける中で、CAS-ViTのようなモデルは、日常生活の中で洗練された画像処理アプリケーションを可能にするために重要な役割を果たすだろうね。

オリジナルソース

タイトル: CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers for Efficient Mobile Applications

概要: Vision Transformers (ViTs) mark a revolutionary advance in neural networks with their token mixer's powerful global context capability. However, the pairwise token affinity and complex matrix operations limit its deployment on resource-constrained scenarios and real-time applications, such as mobile devices, although considerable efforts have been made in previous works. In this paper, we introduce CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers, to achieve a balance between efficiency and performance in mobile applications. Firstly, we argue that the capability of token mixers to obtain global contextual information hinges on multiple information interactions, such as spatial and channel domains. Subsequently, we propose Convolutional Additive Token Mixer (CATM) employing underlying spatial and channel attention as novel interaction forms. This module eliminates troublesome complex operations such as matrix multiplication and Softmax. We introduce Convolutional Additive Self-attention(CAS) block hybrid architecture and utilize CATM for each block. And further, we build a family of lightweight networks, which can be easily extended to various downstream tasks. Finally, we evaluate CAS-ViT across a variety of vision tasks, including image classification, object detection, instance segmentation, and semantic segmentation. Our M and T model achieves 83.0\%/84.1\% top-1 with only 12M/21M parameters on ImageNet-1K. Meanwhile, throughput evaluations on GPUs, ONNX, and iPhones also demonstrate superior results compared to other state-of-the-art backbones. Extensive experiments demonstrate that our approach achieves a better balance of performance, efficient inference and easy-to-deploy. Our code and model are available at: \url{https://github.com/Tianfang-Zhang/CAS-ViT}