Masked Autoencoders (MAE) 是近年来自监督学习领域中的一项重要创新,尤其在计算机视觉领域取得了显著进展。随着深度学习的快速发展,自监督学习逐渐成为了一种重要的无监督学习方法,它通过从数据中学习表示而不…
GPT是经典的自回归(Auto-Regressive)预训练模型,而BERT是经典的掩码模型,或者说是去噪自编码(Denosing AutoEncoder)语言模型。DeepMind的image GPT(iGPT)将预训练任务迁移到了计算机视觉方向,它的预训练任务借鉴了GPT系列,即通过自回归(Auto-Regressive)的方式根据保留的图像上半部分逐像素的预测图像的下半部分的方式,...
11 月 9 日,CVPR 2022 大会刚刚截止论文注册,论文提交的 Deadline 是太平洋时间 16 号晚 12 点。 这篇论文展示了一种被称为掩蔽自编码器(masked autoencoders,MAE)的新方法,可以用作计算机视觉的可扩展自监督学习器。MAE 的方法很简单:掩蔽输入图像的随机区块并重建丢失的像素。它基于两个核心理念:研究人员开...
如图所示,MAE 模型使用非对称的 encoder-decoder 架构,它输入被 mask 遮盖的图像,由较大规模的 Transformer Encoder 将所有无遮盖的patch token 投影到 embedding 空间中,然后按顺序插入统一的 learnable mask token embedding并加上位置编码,最后使用一个轻量的 Transformer Decoder 将 embedding 序列重建为图像。具体而...
mae(masked autoencoders)解读 MAE是掩码自编码器(Masked Autoencoders)的缩写。它是一种基于生成式(预测式)预训练的自监督学习方法。与BERT模型类似,它通过在输入的图像或文本中盖住一些部分,让模型去预测被盖住的部分,并将预测结果与真实的部分进行比较,计算误差作为损失。这种方法可以令模型直接重构图像或文本,...
代码:https://github.com/lucidrains/vit-pytorch#masked-autoencoder 一句话简介:随机mask掉高比例image patch,输入一个非对称的autoencoder,encoder是ViT,decoder是Transformer,效果好。 1. 介绍 现在的深度学习模型已经发展到了需要数亿标记过的图像训练的程度。这种对于数据的需求已经在NLP中通过自监督预训练解决了...
深度学习-自编码器(Auto-Encoders)基本原理及项目实战[基于PyTorch实现] AI研习图书馆 自编码器AutoEncoder讲了什么 Ph-D-Vlog 34、Swin Transformer论文精讲及其PyTorch逐行复现 deep_thoughts 26:53 LSTM Autoencoder for anomaly detection Controlerrrrr
Masked Autoencoders - MAE motivation 在CV领域已有的预训练方法大多属于有监督,数据要求高。MAE基于自监督,且有效降低计算量。 算法流程 1、输入图像patch切分 2、encoder结构类似ViT,但是随机mask掉输入的75%的patch(mask服务分布保证以center为中心) 3、encoder输出+统一的mask patch embedding输入decoder...
在2023年的技术创新中，RetorMAE作为一种基于掩码自编码器（Masked Auto-Encoder）的预训练范式崭露头角，尤其BGE模型的出现，显著提升了向量检索性能，革新了多个排行榜。在现实的网络应用场景中，向量检索广泛应用在电商搜索中，如通过用户输入的查询语义，寻找与其最相似的商品。过去，Bert、RoBERTa和T5等...
本文为计算机视觉领域提出一种可扩展的自监督学习方法:MAE(Masked Autoencoders,掩膜自编码器)。MAE的做法是:随机遮盖输入图片的子块,然后重建丢失像素。其核心设计为: 非对称的编码-解码架构编码器的输入为没有被mask的子块;解码器为轻量级(解码器仅在图像重建的预训练中起作用,因此解码器设计可以独立于编码器,且...