假设这个问题可以得到解决,我们就能够用 masked image modeling 的办法 (和BERT类似,盖住图片的一部分之后预测这部分) 训练一个针对图片的预训练模型,这个预训练模型就也可以像 BERT 一样用在其他各种 CV 的下游任务中啦。 3 BEIT 原理分析 论文名称:BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers 论文
具体的过程是, 每个image 分两个 views, 一个是image patches, 一个是 visual tokens. 第一步是将 image 送到 tokenizer 中得到 visual tokens. 然后随机mask掉一些 image patches, 送到 backbone中, pretrain的目标函数是 预测被mask掉的patch所对应的 visual tokens. pre-training 完BEIT之后, 对应的...
我们报告所有语义类别上平均的交并比(mIoU)指标。 BEiT: BERT Pre - Training of Image Transformers
BEIT提高了在ImageNet上的性能,显示了在丰富资源设置下的有效性。 此外,我们将BEIT与以前最先进的Transformer自监督方法进行了比较,例如DINO和MoCo v3。我们提出的方法在ImageNet微调方面优于以前的模型。其中,iGPT-1.36B使用了更多的参数(即1.36B vs 86M), ViT-JFT300M在更大的语料上进行预训练(即300M vs 1...
[2] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding [3] BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers [4] Generative Pretraining from Pixels [5] Extracting and composing robust features with denoising autoencoders ...
[3] Mathilde Caron, Hugo Touvron, Ishan Misra, Herve ́ Je ́gou, Julien Mairal, Piotr Bojanowski, and Armand Joulin. Emerging properties in self-supervised vision transformers. In ICCV, 2021.[4] Hangbo Bao, Li Dong, and Furu Wei. BEiT: BERT pre-training of image transformers. arXiv...
Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv:1810.04805, 2018 Hangbo Bao, Li Dong, and FuruWei. Beit: Bert pre-training of image transformers. arXiv:2106.08254, 2021. ...
BERT还有一个优势就是可以在不同的下游任务中进行微调,利于工业界的快速落地。不论是在pre-train还是fine-tune的训练阶段,都会开启MLM训练,而在验证测试阶段关闭MLM。但基于不同的下游任务在fine-tune时有些许不同,具体如下图所示: 2、实验结果 各种实验结果表示BERT的强力,这里贴出部分结果 ...
【论文阅读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[arXiv2019] 论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.04805 代码地址(TensorFlow):https://github.com/google-research/bert Transformer详解:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 模型学习地址:https:/...
BERT 是英文“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的缩写,是Google开发的一种基于Transformer的深度学习技术,用于人工智能领域的文本预训练。BERT 由Jacob Devlin和他在 Google 的同事于 2018 年创建,并在论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中发布...