Problem : Swin Transformer의 Local Self-Attention(LSA)를 Depthwise-Conv(DeConv) 혹은 Decoupled Dynamic Filter(DDF)로 바꾸었을 때 성능이 더 좋았다
Solution : DeConv와 DDF와 LSA를 attention 식으로 표현하고 ablation study를 함. head를 늘리는 것과 sliding 방법이 성능에 중요하다는 것을 밝혀냈고 이를 위해 ghost-head, dot-product보다 효율적인 hadamard attention을 제안함.
Result : LSA와 유사한 파라미터로 더 높은 FLOPS, 분류태스크에서 SwinTransformer의 성능 개선
느낀 점 : local window보다는 neighboring window(=sliding window)가 성능이 더 좋다.. 지난 논문때 들었던 느낌처럼 점점 CNN의 방법론을 더 적용하면 적용할 수록 좋아짐...
details :paper summary
Problem : Swin Transformer의 Local Self-Attention(LSA)를 Depthwise-Conv(DeConv) 혹은 Decoupled Dynamic Filter(DDF)로 바꾸었을 때 성능이 더 좋았다 Solution : DeConv와 DDF와 LSA를 attention 식으로 표현하고 ablation study를 함. head를 늘리는 것과 sliding 방법이 성능에 중요하다는 것을 밝혀냈고 이를 위해 ghost-head, dot-product보다 효율적인 hadamard attention을 제안함. Result : LSA와 유사한 파라미터로 더 높은 FLOPS, 분류태스크에서 SwinTransformer의 성능 개선 느낀 점 : local window보다는 neighboring window(=sliding window)가 성능이 더 좋다.. 지난 논문때 들었던 느낌처럼 점점 CNN의 방법론을 더 적용하면 적용할 수록 좋아짐... details : paper summary