图 2 展示了预训练和线性探测(linear probing)的 MAE [19] 和 RC-MAE [25] 自监督 ViT 的损失景观。对于预训练,如图 2(左)所示,损失景观的俯视图和 2D 损失轮廓显示 RC-MAE 从比 MAE 更宽的凸区域收敛。此外,如图 2(右)所示,MAE和RC-MAE的线性探测结果比预训练损失有更复杂的损失曲率。我们推测,冻结...
1)有监督学习——ViT模型 针对ViT模型,研究人员分别在ViT和Swin结构上,测试了Adan的性能。 可以看到,例如在ViT-small、ViT-base、Swin-tiny以及Swin-base上,Adan仅仅消耗了一半的计算资源就获得了同SoTA优化器接近的结果,并且在同样的计算量下,Adan在两种ViT模型上均展现出较大的优势。 此外,也在大batch size下测...
我们引入 MAE-lite 来促进我们的研究,它在很大程度上遵循 MAE [8] 的设计,只是编码器被更改为 ViT-Tiny。我们在 MAE-lite 上的实验设置也很大程度上遵循 MAE [8] 的设置,包括优化器、学习率、批量大小、增强等。但是调整了几个基本因素和组件以适应较小的编码器,将在第6节讨论。默认情况下,我们对 ImageNet...
ViT(vision transformer)是Google在2020年提出的直接将transformer应用在图像分类的模型,后面很多的工作都是基于ViT进行改进的。 ViT的思路很简单:直接把图像分成固定大小的patchs,然后通过线性变换得到patch embedding,这就类比NLP的words和word embedding,由于transformer的输入就是a sequence of token embed...
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...
简介:训练ViT和MAE减少一半计算量!Sea和北大联合提出高效优化器Adan,深度模型都能用 自Google提出Vision Transformer(ViT)以来,ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构,许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升,包括图像分类、分割、检测、识别等。
Running eurosat_finetune, from the error: model = models_vit_tensor.__dict__[args.model](drop_path_rate=args.drop_path, KeyError: 'mae_vit_base_patch8_128' Adding print(list(models_vit_tensor.__dict__.keys()) I see: ['__name__', '__doc__...
Problem TheVideoMAE ViT-HandVideoMAE ViT-Spre-trained kinetics weights seem to have a problem. When loading the weights of other pre-trained models likeViT-LorViT-B, the state_dict contains the weights for the decoder layers. But this is not true for theViT-HandViT-S. As a result, it...
MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT,通过遮蔽输入图像中的补丁,然后预测缺失区域进行子监督的与训练。尽管该方法既简单又有效,但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。 在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自...
这就是ViT模型中特殊的地方,他使用了注意力机制将Transformer模型应用到了CV,此外他还保留了残差结构使得网络可以尽可能深,MAE模型中的编码器实际上就是一个ViT模型,只不过在划分patch并将patch送入网络时随机mask掉了一部分,解码器部分是由几个注意力层堆叠而成的。