“Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners.” 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022, doi.org/10.1109/cvpr526. MAE技术作为预训练,为感知下游任务提升了系统表现。说明什么,说明还是那句话,deep
自编码(Autoencoding)是学习表示的经典方法。它有一个将输入映射到潜在表示的编码器和一个重构输入的解码器。例如,PCA和k-means是自编码器[29]。去噪自编码器(denoising autoencoder, DAE)[58]是一类损坏输入信号并学习重建原始未损坏信号的自编码器。一系列方法可以被认为是不同破坏下的通用DAE,例如,掩码像素[59...
Facebook人工智能研究 (FAIR) 团队发表的论文 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 已成为计算机视觉社区的热门话题。这也是KaiMing大神在2年后的第一篇一作论文。 采用带有掩码的语言建模系统,如谷歌的 BERT 及其自回归对应模型,如 OpenAI 的 GPT,已经在自然语言处理(NLP) 任务中取得了惊人的性能,并...
在此分析的推动下,我们提出了一种简单、有效且可扩展的masked auto encoder (MAE) 形式,用于视觉表示学习。 MAE 从输入图像中屏蔽随机补丁,并在像素空间中重建缺失的补丁。它具有不对称的编码器解码器设计,编码器只对可见的补丁子集(没有掩码标记)进行操作,解码器是轻量级的,可以从潜在表示中重构输入以及掩码标记(...
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 构建自编码器,对mask的图片进行重建 先看效果 左:mask的图片 中:重建的图片 右:ground truth 摘要 这篇文章展示masked autoencoder(MAE)是CV中可扩展的自监督学习器。 MAE的方法很简单:随机mask输入图片的一些块,然后重建这些缺失像素。
This paper shows that masked autoencoders (MAE) are scalable self-supervised learners for computer vision. Our MAE approach is simple: we mask random patches of the input image and reconstruct the missing pixels. It is based on two core designs. First, we develop an asymmetric encoder-decoder...
masked autoencoders are scalablevision learnersmasked auto encoders are scalable vision learners 蒙面自动编码器是可扩展的视觉学习器 重点词汇 masked 戴着面具的 ; 掩饰 ; 掩藏 ; mask的过去分词和过去式 scalable 可伸缩的 ; 可攀登的;可去鳞的;可称量的 learners 学习者 ; 学习驾驶员 ; 学习驾车者 ;...
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 先上图,直观又分明。MAE的基本架构。 MAE MAE是一种可扩展的计算机视觉自监督学习器。其主要特点为: 1. 非对称结构。编码部分仅处理(随机抽样)未被mask的patch;解码部分为轻量级网络,用于将解码输出的表征和mask token进行重构。
11 月 12 日,一篇由 Facebook AI 研究院完成、何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》成为了计算机视觉圈的热门话题。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2111.06377 社交网络上已有不止一人说,这篇论文说不定能「预定」CVPR 2022 的最佳。虽然我们还不能武断地认为它就是近期最重...
Vision Learners Kaiming He∗,† Xinlei Chen∗ Saining Xie Yanghao Li Piotr Dolla´r Ross Girshick ∗equal technical contribution †project lead Facebook AI Research (FAIR) Abstract This paper shows that masked autoencoders (MAE) are scalable self-supervised learners for computer vision...