[102] TRT-ViT: TensorRT-oriented Vision Transformer

[dhkim0225]

paper

TeraFLOPs TeraParams 설명은 건너뛴다.

TRT-ViT

4개의 rule 을 실험적으로 찾아내며, 아키텍처를 고름

1. transformer block 은 마지막 stage 에 위치하는 게 가성비가 좋다 (널리 알려진 사실)
2. 앞쪽 stage 는 얕아도 된다.
3. transformer block 보다는, transformer + bottleneck 을 혼합시킨게 더 가성비가 좋다
4. global 을 먼저 보고 local 을 보는게 더 효과적이더라

이게 끝이다 ㅋㅋ

아래 표에서 볼 수 있듯이 (C) block이 효과적이었다.

detail 한 아키텍처는 다음과 같다

Results

ImageNet

Setttings

• Swin setting (https://github.com/microsoft/Swin-Transformer/blob/d19503d7fbed704792a5e5a3a5ee36f9357d26c1/config.py)
• GPU: V100 * 8
• epochs: 300
• batch-size: 1024
• resolution: 224x224
• gradient clipping: max norm 1
• Augmentation
  • RandAugment: rand-m9-mstd0.5-inc1
  • mixup 은 0.5 확률로 둘 중 하나 선택
    • Mixup: alpha 0.8
    • Cutmix: alpha 1.0
  • random erasing: 0.25
  • stochastic depth: 0.1 (DeiT 스럽게 약간 변형)
  • repeated augmentation, EMA 2개는 사용 안했음 (Swin 기준 성능에 별 영향 없었음)
• optimizer
  • AdamW
  • weight deacy: 0.05
  • warmup: 30 epoch
  • lr
    • 0.001
    • cosine decay

Ablations

ADE 20K

COCO