MAE的另一个非对称的表现在Encoder仅将未被掩码的部分作为输入，而Decoder将整个图像的Patch（掩码标志和...
这个过程中Traj-MAE Decoder的设计含有Transformer块，但比Traj-MAE Encoder部分浅，同时仅在预训练期间被...
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...
Masked autoencoder(MAE)是一种自编码方法,给定原始信号的部分观测,然后对原始信号进行重建。 和其他自编码器方法类似,本文的方法中:一个encoder将一个观测信号映射为隐表示,一个decoder使用隐表示对原始信号进行重建 与传统自编码器不同,采用了非对称设计,允许encoder只处理部分、观测到的信号,一个轻量级decoder以隐表...
为了将视觉领域中的autoencodeing方法推进到与自然语言处理领域相媲美的水平，作者提出了名为Masked Autoencoder (MAE)的简化、高效且可扩展的形式。MAE通过随机遮盖输入图像的部分块，并在像素空间上重建这些缺失的部分，实现了一种非对称的encoder-decoder设计。这种设计显著降低了计算量，同时在高遮盖率（...
1. It has an encoder that maps an input to a latent representation and a decoder that reconstructs the input. e.g., PCA, K-means and DAE(denoising autoencoders: corrupt an input signal and learn to reconstruct the original, uncorrupted signal.) ...
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...
4.解码器(Decoder):将特征选择和掩码应用于隐藏层表示,将其重新映射回原始空间。解码器使用与编码器相反的神经网络结构,将隐藏层表示重构为输入数据。 5.训练过程(Training Process):通过最小化重构误差来训练Multi-Masked Autoencoder。重构误差是输入数据与解码后重构数据之间的差异。训练过程中,Multi-Masked Autoenco...
1. Masked Autoencoders的基础理解 Masked Autoencoders (MAE) 是一种自监督学习方法,特别适用于计算机视觉任务。MAE 通过随机掩码输入图像的大部分像素,然后训练模型来重建这些掩码的像素。这种方法鼓励模型学习图像内容的高级表示,而不仅仅是复制输入。MAE 的一个关键特性是它们的可扩展性,即它们能够高效地处理大型数...
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 4、decoder网络很小，最后一层线性映射，每个token的channel等于patch像素点数，得到像素级重建 5、重建的loss为像素级的MAE 6、推理时，...