ICLR Spotlight | 卷积网络上的首个BERT/MAE预训练,ResNet也能用mp.weixin.qq.com/s/ivssumUmpEa4dO2zizdxlQ “删除-再恢复” 形式的自监督预训练可追溯到 2016 年,早于 18 年的 BERT 与 21 年的 MAE。然而在长久的探索中,这种 BERT/MAE 式的预训练算法仍未在卷积模型上成功(即大幅超过有监督学习...
SparK 适用于包括ResNet 在内的任何 CNN 模型,无需对模型进行任何改动即可直接预训练。在下游分类、检测、分割任务上,SparK 让 CNN 的性能实现跨模型尺寸级别的提升,并显著超过对比学习、超过 Swin-Transformer,初步展现了 BERT/MAE 在卷积网络上的巨大潜力。 Talk大纲: 【时代背景】:NLP 与 CV 领域中 Masked ...
SparK 预训练算法是通用的:其可被直接运用在任何卷积网络上,而无需对它们的结构进行任何修改,或引入任何额外的组件。不论是耳熟能详的经典 ResNet,还是近期的先进模型 ConvNeXt,均可直接从 SparK 中受益。 四、实验结果一览 通用的 SparK 带来了跨模型尺寸级别的涨点。较小的 ResNet 或 ConvNeXt 模型,经过 Spa...
SparK 适用于包括 ResNet 在内的任何 CNN 模型,无需对模型进行任何改动即可直接预训练。在下游分类、检测、分割任务上,SparK 让 CNN 的性能实现跨模型尺寸级别的提升,并显著超过对比学习、超过 Swin-Transformer,初步展现了 BERT/MAE 在卷积网络上的巨大潜力。 Talk大纲: 【时代背景】:NLP 与 CV 领域中 Masked M...
具体来说，使用 ResNet-50，仅应用 MRA 即可实现 78.35% 的 ImageNet Top-1 准确度，比baseline提高 2.04%。在细粒度、长尾、半监督和少样本分类上取得了一致的改进，显示了本文方法的强大泛化能力。此外，在对遮挡样本测试模型时，与 CutMix、Cutout 和 Mixup相比，MRA 还显示出很强的鲁棒性，这表明掩蔽自动...
如上表所示,MRA 使用 ResNet-50 作为主干实现了 78.35% 的 top-1 准确率,优于一系列自动增强搜索方法。作者还比较了 ImageNet 上预训练和预搜索的 GPU 小时数,与 AutoAugment 和 Fast AutoAugment 相比,MRA 也具有可承受的计算成本...
在ImageNet 1k上,训练epoch数从ResNet刚提出的90已经增长到了训练ViT常用的300。甚至针对一些自监督学习的模型,例如MAE、ViT,预训练的epoch数已经达到了1.6k。训练epoch增加意味着训练时间极大的延长,急剧增加了学术研究或工业落地的成本。目前一个普遍的解决方案是增大训练的batch size并辅助并行训练以减少训练时间,但...
CLIP由两个编码器组成,一个是图像编码器(VIT和ResNet,都用了),另一个是文本编码器(Transformer) 采用对比学习的方法,对图片嵌入特征和文本嵌入特征进行矩阵相乘,对角线上都是配对的正样本对打分,而矩阵的其他元素,则是由同个batch内的图片和不配对的文本(相反亦然)组成的负样本,如下图。
MAE的遮挡策略采用随机均匀分布进行采样，以避免中心偏置，同时，高遮挡比例有助于模型学习到更有效的特征表示，减少计算成本并提高模型训练效率。在编码器部分，使用VIT或ResNet等结构处理未被遮挡的patch。解码器则需要设计来重建图像，但其设计可能需要根据下游任务的需求进行调整，以适应不同任务的具体需求...
2D Visual Features. 我们利用预训练的二维模型,例如预训练的ResNet或ViT,提取具有C通道的点云特征,这种二维特征包含了从大规模图像数据中学习到的足够高层次语义。2D Saliency Maps. 我们还通过二维预训练模型获取每个视图的语义突出图。单通道突出图表示不同图像区域的语义重要性。