정제된 특징 공간에서의 윈도우 어텐션이 적용된 Vision Transformer기반 이미지 분류 성능 개선 연구

유다연; 유진우

doi:10.5370/KIEE.2024.73.6.1004

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유다연 (Kookmin University) 유진우 (Kookmin University)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제6호

발행연도: 2024.6

수록면: 1,004 - 1,011 (8page)

DOI: 10.5370/KIEE.2024.73.6.1004

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The window-based self-attention vision transformer (ViT) reduces computational complexity by computing attention within a specific window. However, it is difficult to capture the interactions between pixels from different windows. To address this issue, Swin transformer, a representative window-based self-attention ViT, introduces shifted window multi-head self-attention (SW-MSA) to capture the cross-window information. However, tokens that are distant from each other still cannot be grouped into one window. This paper proposes a method to cluster tokens based on similarity in the feature-space and compute attention within the cluster. The proposed method is an alternative to the SW-MSA of the existing Swin transformer. Additionally, this paper adopts a method to refine the feature space using convolutional block attention module (CBAM) to enhance the representational power of the model. In experimental results, the proposed network outperforms existing convolutional neural networks and transformer-based backbones in the classification task for ImageNet-1K.

#Image Classification #Deep learning #Vision Transformer

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