この課題に対して、論文「SEFormer:Structure Embedding Transformer for 3D Object Detection」の著者は、方向や距離といった局所構造情報を自己アテンションメカニズムに組み込む新たなTransformerアーキテクチャ「Structure-Embedding transFormer (SEFormer)」を提案しました。SEFormerは、異なる方向および距離にある点のValueに対して異なる変換を学習することで、局所空間構造の変化が出力に反映されるように設計されています。これにより、オブジェクトの方向性を高精度で認識することが可能となります。
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Transformerは、多様なタスクへの対応力が実証されているモデルです。畳み込みと比較して、自己アテンションメカニズムはノイズの多い点や無関係な点を適応的に除外する能力を持ちます。しかし、従来型のTransformerは、シーケンス内のすべての要素に対して同一の変換を適用するため、中心点から近傍点までの方向性や距離といった空間的関係や局所構造の情報が考慮されません。点の位置が並べ替えられても、TransformerTransformerの出力は変わらないため、オブジェクトの方向性を認識するのが困難になります。これは、価格パターンの検出において特に大きな障害となります。
この課題に対して、論文「SEFormer:Structure Embedding Transformer for 3D Object Detection」の著者は、方向や距離といった局所構造情報を自己アテンションメカニズムに組み込む新たなTransformerアーキテクチャ「Structure-Embedding transFormer (SEFormer)」を提案しました。SEFormerは、異なる方向および距離にある点のValueに対して異なる変換を学習することで、局所空間構造の変化が出力に反映されるように設計されています。これにより、オブジェクトの方向性を高精度で認識することが可能となります。
作者: Dmitriy Gizlyk