All-in-one image restoration aims to handle multiple degradation types using one model. This paper proposes a simple pipeline for all-in-one blind image restoration to Restore Anything with Masks (RAM). We focus on the image content by utilizing Mask Image Modeling to extract intrinsic image ...
隐式目标,Masked Representation Modeling (MRM),为图像和文本两模态提供了一种unified、debiased的学习目标。其核心是采用自蒸馏(self-distillation)的方式,让mask的图文tokens学习一个target网络在多模态模块的隐层表示。target网络由online网络进行EMA更新。 网络结构 Masked Image Modeling (MIM) MIM是图像侧的显式目...
@article{xu2023dppmask, title={DPPMask: Masked Image Modeling with Determinantal Point Processes}, author={Xu, Junde and Lin, Zikai and Zhou, Donghao and Yang, Yaodong and Liao, Xiangyun and Wu, Bian and Chen, Guangyong and Heng, Pheng-ann}, journal={arXiv preprint arXiv:2303.12736}, ...
BEVT包含用于空间建模的图像流和用于时间建模的视频流,它们相互交互用于视频建模。 特别是,在RGB图像上运行的图像流通过预测来自预训练VQ-VAE的潜在代码形式的mask图像块,以无监督的方式首先在ImageNet上学习空间先验知识。然后使用它初始化视频流的注意权重矩阵,视频流的输入是采样的视频片段,以节省视频transformer的计算...
图像遮挡模型从2018年开始,自然语言处理领域取得了显著的 Masked Language Modeling (MLM) 成功,例如 BERT 和 GPT 。近年来,视觉领域也出现了几种遮挡模型,代表性作品包括。MST[26] 首先采用遮挡图像遮挡模型改进了 DINO 的性能。随后是 BEiT [11],它首次使用离散变分自编码器 (dVAE) 离散化图像块并映射到相应...
Masked image and video tokens受BERT在NLP任务中取得巨大成功的启发,BEVT被优化为通过分别预测“损坏”的图像和视频token来同时执行掩蔽图像建模(MIM)和掩蔽视频建模(MVM)。MIM用于捕获空间先验信息,而MVM用于捕获视频中的时间动态信息。对于图像流,由于输入图像被划分为非重叠的patch,作者随机屏蔽几个patch,并训练图像...
特别是,在RGB图像上运行的图像流通过预测来自预训练VQ-VAE的潜在代码形式的mask图像块,以无监督的方式首先在ImageNet上学习空间先验知识。然后使用它初始化视频流的注意权重矩阵,视频流的输入是采样的视频片段,以节省视频transformer的计算。 另一方面,视频流通过预测潜在代码表示的mask 3D tube来学习视频中的时间动态。
Therefore, we believe that mask image modeling is beneficial for indicating occluded areas from other areas, thus alleviating the occlusion issue in remote sensing image road extraction. In this paper, we propose a remote sensing image road extraction network named RemainNet, which is based on ...
This branch restores the original image from perturbations of 𝑀1,𝑀2M1,M2 and then outputs image-like reconstructions 𝑌𝑟𝑒𝑐1,𝑌𝑟𝑒𝑐2Yrec1,Yrec2, respectively. Above two predictions take part in the self-supervised masked image modeling (See Section 3.2.4 for more ...
Full ImageNet-1k pre-training TrainAttMask-Hintwith a ViT-small network for100 epochson the full ImageNet-1k: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main_attmask.py --batch_size_per_gpu 60 \ --norm_last_layer False --momentum_teacher 0.996 --num_workers 4 --eval_eve...