EfficientViT: スピードのためのビジョンモデルの変革
EfficientViTは、リアルタイムアプリケーション向けに視覚トランスフォーマーの速度と効率を向上させるよ。
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ビジョントランスフォーマーは、画像分類みたいなタスクで強力なパフォーマンスを発揮して注目されてるモデルなんだけど、計算力がめっちゃ必要でリアルタイムアプリには向いてないんだよね。この記事では、EfficientViTっていう新しいアプローチについて話すよ。これ、ビジョントランスフォーマーのスピードと効率を向上させることを目指してるんだ。
スピードが重要な理由
最近のビジョントランスフォーマーは高い精度を出すけど、計算コストも重いんだ。だから、モバイルアプリやリアルタイムのビデオ処理みたいなスピードが重要な場面では使いづらいんだよね。だから、精度を落とさずにスピードを向上させるのが重要なんだ。
既存モデルの課題
既存のビジョントランスフォーマーの大きな問題は、メモリ効率が悪い操作が多いってこと。データをreshapeしたり、多くの部分で同時に計算したりすると、モデルが遅くなっちゃうんだよね。こういう非効率性は、最新のGPUやCPUの計算力をフル活用するのを難しくするんだ。
もう一つの課題は、計算の冗長性。多くの操作はモデルの異なる部分で似たような結果を出すから、いくつかの計算は不要なんだ。この冗長性は貴重な計算リソースを無駄にしちゃうんだよね。
EfficientViTのアプローチ
これらの課題に対処するために、EfficientViTはいくつかの戦略を導入して、スピードと効率の両方を改善してるんだ：
メモリ効率：モデルの設計は、操作中のメモリ使用量を最小限に抑えることに焦点を当ててるんだ。これを実現するために、メモリを多く使うレイヤーの数を減らしてる。スローペースな自己注意メカニズムに頼る代わりに、EfficientViTはより効果的にコミュニケーションできるフィードフォワードネットワークレイヤーを使ってるんだ。
冗長性の削減：EfficientViTは、モデル内の異なるヘッドからの注意マップが多くの類似性を持っていることを認識してる。注意ヘッドの操作方法を変えることで、不要な計算を減らすことができるんだ。各ヘッドには異なるデータの部分が与えられて、計算の多様性を促すことでモデル全体が効率的になるよ。
パラメータの再配分：モデルは、パラメータをより良く活用することにも重点を置いてるんだ。均等にリソースを使うのではなく、EfficientViTはモデルの重要な部分に必要なリソースを確保するためにパラメータを再配分してる。これにより、効率を保ちながら精度を向上させるのに役立つんだ。
EfficientViTのメリット
EfficientViTによってもたらされた変化は、スピードと精度の両方で大幅な改善をもたらしてるんだ。例えば、テストではEfficientViTが他の人気モデルを上回り、GPUやCPUの両方でより速く動くことがわかったよ。
ベンチマークでは、EfficientViTは多くのデータセットで優れたパフォーマンスを発揮した。いくつかの既存モデルよりも高い精度を達成しつつ、より速く動くんだ。これが、リアルワールドのアプリケーションでビジョントランスフォーマーを使いたい開発者にとって魅力的な選択肢になってる。
テストと比較
EfficientViTはいくつかの他のモデルと比較されて、そのパフォーマンスが評価されたんだ。MobileNetV3やMobileViTなんかのモデルよりも、高い精度を保ちながらも、かなり速く動くことができたんだ。これらの比較は、EfficientViTがスピードだけじゃなくて、強力なパフォーマンスも提供できることを示してるんだよね。
さらにテストを進めていくと、EfficientViTが高解像度の画像でファインチューニングされると、スピードを犠牲にせずに精度の向上を見せ続けることがわかったんだ。この能力は重要で、モバイルデバイスみたいな多くのアプリケーションでは、高解像度と高速処理の両方が役立つんだ。
EfficientViTのアプリケーション
EfficientViTから得られる効率性は、多様なアプリケーションに適してるんだ。画像分類に加えて、物体検出や他の画像分析のタスクでも期待されてる。デザインが簡単にダウンストリームタスクに適応できるから、いろんな業界で特定のニーズにファインチューニングすることができるんだよ。
結論
EfficientViTは、ビジョントランスフォーマーの設計において大きな進歩を示していて、高い精度を保ちながら計算コストを削減することに焦点を当ててる。スピードと効率を改善するための方法は、迅速な処理が必須なリアルワールドのアプリケーションにビジョントランスフォーマーを導入する手助けになるかもしれない。
速くて効率的な画像処理の需要が高まる中で、EfficientViTのようなモデルがそのニーズに応える重要な役割を果たすことになるよ。この革新的なアプローチは、ビジョントランスフォーマーの現在の短所に対処するだけじゃなく、今後の研究や開発の基盤を築くんだ。これらのモデルがどう動作するかを最適化することで、EfficientViTはモバイル技術から先進的なコンピューティングセットアップまで、さまざまなアプリケーションでの幅広い採用への道を切り開いていく。スピードと精度のバランスが取れてるから、開発者や研究者にとって新しい可能性を開いてるんだ。
タイトル: EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention
概要: Vision transformers have shown great success due to their high model capabilities. However, their remarkable performance is accompanied by heavy computation costs, which makes them unsuitable for real-time applications. In this paper, we propose a family of high-speed vision transformers named EfficientViT. We find that the speed of existing transformer models is commonly bounded by memory inefficient operations, especially the tensor reshaping and element-wise functions in MHSA. Therefore, we design a new building block with a sandwich layout, i.e., using a single memory-bound MHSA between efficient FFN layers, which improves memory efficiency while enhancing channel communication. Moreover, we discover that the attention maps share high similarities across heads, leading to computational redundancy. To address this, we present a cascaded group attention module feeding attention heads with different splits of the full feature, which not only saves computation cost but also improves attention diversity. Comprehensive experiments demonstrate EfficientViT outperforms existing efficient models, striking a good trade-off between speed and accuracy. For instance, our EfficientViT-M5 surpasses MobileNetV3-Large by 1.9% in accuracy, while getting 40.4% and 45.2% higher throughput on Nvidia V100 GPU and Intel Xeon CPU, respectively. Compared to the recent efficient model MobileViT-XXS, EfficientViT-M2 achieves 1.8% superior accuracy, while running 5.8x/3.7x faster on the GPU/CPU, and 7.4x faster when converted to ONNX format. Code and models are available at https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/EfficientViT.
著者: Xinyu Liu, Houwen Peng, Ningxin Zheng, Yuqing Yang, Han Hu, Yixuan Yuan
最終更新: 2023-05-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.07027
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.07027
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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