コンピュータビジョンにおけるTransformerの全てがわかる!?Part4/5(マルチモーダルタスク編)
3つの要点
✔️コンピュータビジョンにおけるTransformerの応用例について解説
✔️セグメンテーション・画像生成・低レベル視覚タスクにおける研究例を解説
✔️総数37モデル、本記事では9つのモデルを解説
Transformers in Vision: A Survey
written by Salman Khan, Muzammal Naseer, Munawar Hayat, Syed Waqas Zamir, Fahad Shahbaz Khan, Mubarak Shah
(Submitted on 4 Jan 2021)
Comments: 24 pages
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)
はじめに
Transformerは自然言語処理のみならず、多くの領域で高い性能を発揮しています。その中でも、視覚情報を取り扱うコンピュータビジョン分野におけるTransformerの応用研究が非常に盛んとなっています。
こうした需要を鑑み、コンピュータビジョンにおけるTransformerについて、非常に広範かつ詳細な解説を行います。
本記事ではマルチモーダルタスクにおけるTransformerの応用例について紹介します。
マルチモーダルタスクについて、合計九つものモデルを解説しています。
その他のタスクについての研究例はPart2,3,5を、コンピュータビジョンにおけるTransformer全般にわたる説明はPart1をご覧ください。
全体の構成(目次)
1. コンピュータビジョンにおけるTransformerについて(Part1で解説)
2. コンピュータビジョンにおけるTransformerの具体例(Part2~5)
2.1 Transformers for Image Recognition(Part2)
2.2 Transformers for Object Detection(Part2)
2.3 Transformers for Segmentation(Part3)
2.4 Transformers for Image Generation(Part3)
2.5 Transformers for Low-level Vision(Part3)
2.6 Transformers for Multi-modal Tasks
・ViLBERT(Vision and Language BERT)
・LXMERT
・VisualBERT
・VL-BERT
・Unicoder-VL(Universal Encoder for Vision and Language)
・UNITER
・OSCAR(Object-Semantics Aligned Pre-training)(
・Vokenization
・Vision-and-Language Navigation
2.7 Video Understanding(Part5)
2.8 Transformers in Low-shot Learning(Part5)
2.9 Transformers for Clustering(Part5)
2.10 Transformers for 3D Analysis(Part5)
3.コンピュータビジョンにおけるTransformerの課題と今後の展望(Part1で解説)
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