我直觉是毕竟最后做下游任务的时候是要输入一整张原图的,这时候给 Encoder 带大量 mask 的信息一定影响它学习原图。 而对于 Decoder 来说则将全部 patch 输入其中,也包含位置信息,便于它学习被掩盖图片的位置。这个 Decoder 很轻量,避免模型自监督训练时过于依赖,也是为了减少训练时的计算成本,在做下游任务时将抛弃...
自Moco开始,凯明大神的研究重心已经放在了无监督这个领域,Moco已经更新到V3了,自己也在工作中用上了Moco V2,就在我以为无监督会是对比学习天下的时候,凯明大神又放出来一篇文章,Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners,再一次颠覆了认知。 其实自从BERT、GPT在NLP领域内被成功应用之后,在图像领域也有相当一...
mask autoencoder在cv领域中起源于denoising autoencoder(DAE),iGPT和BEiT实际上都包含了DAE的思想(DAE是bengio在08年提出来的,DAE认为对输入加噪声,模型可以学习到更鲁棒的特征),MAE则略有不同,将image token和mask token解耦,encoder只对image token进行学习,mask token只在decoder图像重建中使用。 MAE整体上是一...
mask autoencoder在cv领域中起源于denoising autoencoder(DAE),iGPT和BEiT实际上都包含了DAE的思想(DAE是bengio在08年提出来的,DAE认为对输入加噪声,模型可以学习到更鲁棒的特征),MAE则略有不同,将image token和mask token解耦,encoder只对image token进行学习,mask token只在decoder图像重建中使用。 MAE整体上是一...
mask autoencoder在cv领域中起源于denoising autoencoder(DAE),iGPT和BEiT实际上都包含了DAE的思想(DAE是bengio在08年提出来的,DAE认为对输入加噪声,模型可以学习到更鲁棒的特征),MAE则略有不同,将image token和mask token解耦,encoder只对image token进行学习,mask token只在decoder图像重建中使用。
U-Net 的架构与 Autoencoder 相似,但从下采样端到上采样端有额外的连接层。 source: https://arxiv.org/abs/1505.04597 在下采样部分,我使用预训练的 MobileNetV2 从输入图像中提取特征。在上采样部分,我使用了由 Conv2DTranspose、Batchnorm 和 ReLU 层组成的块。
图像处理中的掩码是指通过对图片中的patch进行随机掩码,然后通过未被掩码的区域预测被掩码掉的区域,进而使得模型学习图像的语义特征,这也是Masked AutoEncoder(MAE)的核心思想。 PyTorch提供了很好用的掩码(masked)操作API,如使用tensor.masked_fill(mask, value)将张量中的一些值掩盖掉。在Transformer中与BERT中都有用...
本文研究了Masked Autoencoders(MAE)在概念上对视频时空表示学习的简单扩展。作者随机mask视频中的时空patch,并学习Autoencoders以像素为单位重建它们。 有趣的是,本文的MAE方法可以学习强表示,几乎没有时空诱导偏置,时空不可知随机的mask表现最好。作者观察到,最佳掩蔽率(mask ratio)高达90%(而图像的掩蔽率为75%),...
本文研究了Masked Autoencoders(MAE)对视频时空的概念表示学习的简单扩展。作者随机mask视频中的时空patch,并学习Autoencoders以像素为单位重建。 有趣的是,这篇文章MAE学习方法可以强烈表示,几乎没有时空诱导偏置,时空不知道随机性mask表现最好。作者观察到最佳隐蔽率(mask ratio)高达90%(图像覆盖率为75%),支持与数...
U-Net 的架构与 Autoencoder 相似,但从下采样端到上采样端有额外的连接层。 source: https://arxiv.org/abs/1505.04597 在下采样部分,我使用预训练的 MobileNetV2 从输入图像中提取特征。在上采样部分,我使用了由 Conv2DTranspose、Batchnorm 和 ReLU 层组成的块。