最后,也是题外话一下,笔者直觉上认为:看最后一个图,结合diffusion loss在per token上做,给笔者的感觉就像是使用diffusion model进行每个patch的复原,但是这个方式肯定是不语义连贯的,而这里通过“自回归模型”获得了周围的语义反哺这一过程。 总结 在本文中,我们从多模态大模型出发,介绍设计image tokenizer的动机,并讨论...
,和 ViT 一致。 问:image patch 是个扮演什么角色? 答:image patch 只是原始图片通过 Linear Transformation 的结果,所以只能保留图片的原始信息 (Preserve raw pixels)。 3.2 将图片表示为 visual tokens 这一步是啥意思呢?BEIT的一个通过 dVAE 里面一个叫做 image tokenizer 的东西,把一张图片 x∈RH×W×C...
在视觉token学习过程中，有两个模块，即tokenizer和解码器。tokenizerq_{\phi}(z \mid x)据视觉码本...
,和 ViT 一致。 问:image patch 是个扮演什么角色? 答:image patch 只是原始图片通过 Linear Transformation 的结果,所以只能保留图片的原始信息 (Preserve raw pixels)。 3.2 将图片表示为 visual tokens 这一步是啥意思呢?BEIT的一个通过 dVAE 里面一个叫做 image tokenizer 的东西,把一张图片 x∈RH×W×C...
1D tokenizer设计的一个显著优势是,它能够支持任意数量的潜在token。通常256×256和512×512图像被编码为256和1024个token,而MAETok在两种情况下都使用128个token。这大大提高了扩散模型的训练和推理效率。例如,在使用512×512图像的1024个token时,SiT-XL的Gflops和推理吞吐量分别为373.3和每秒0.1张图像。而MAETok将...
我们在ImageNet-1K的训练集上进行预训练,该数据集包含约120万张图像,分布在1000个类别中。默认情况下,Proteus 是从具有相同patch大小的基础模型中蒸馏出来的。按照DINOv2和 SynCLR的设置,我们在分类任务(ImageNet-1K 和12个细粒度分类数据集)以及密集预测任务(语义分割和深度估计)上评估我们的方法。
BEIT的网络架构遵循ViT-Base的网络架构,便于比较。我们使用一个隐藏大小为768的12层transformer和12个attention head。前馈网络的中间层为3072。我们使用默认的16 × 16输入patch大小。我们直接借用DaLL-E训练的图像tokenizer。visual token的词汇量为8192。
28 May 2024·Zhenhai Zhu,Radu Soricut· Non-overlapping patch-wise convolution is the default image tokenizer for all state-of-the-art vision Transformer (ViT) models. Even though many ViT variants have been proposed to improve its efficiency and accuracy, little research on improving the image...
由主干网络加投影头组成的教师网络是一个visual tokenizer,它为每个mask patch token生成在线token分布。iBOT中使用的tokenizer可以联合学习MIM目标,而无需在额外阶段进行预训练。 为了确保online tokenizer在语义上有意义,作者对交叉视图图像的[...
在架构中,教师网络(下)和学生网络(上)结构基本一致,在线tokenizer属于教师网络的一部分。为了确保在线tokenizer能够提取更有用的语义信息,对交叉视图的 [CLS] 标记进行了自蒸馏。 作者发现共享 [CLS] 标签与 patch 标签的 projection 网络能够有效提升模型在下游任务上的迁移性能。作者还使用 softmax 之后的 token 分...