输入是encoded visible patches, 以及可学习的mask tokens. 这个decoder只在预训练阶段中使用,用做掩码恢复的辅助任务,而在推理阶段,只有encoder再被使用,然后接各种下游任务,所以这两者完全独立,也让这个encoder更加scalable. Reconstruction target 很简单,loss就是预测的patch和gt的MSE loss, 注意这个loss只在masked pa...
基于以上分析,对于视觉representation的学习,我们提出了一种简单,高效,可扩展形式的 masked autoencoder(MAE)。 我们的 MAE 随机遮住输入图像的一些块,并且在像素空间上重建这些损失的块。这里包含一个非对称的encoder-decoder设计。我们的 encoder 值处理 patchs 的可见部分,而 decoder 是轻量级的,并且从隐含的 represe...
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...
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，...
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...
Loss function: 2.2 Training 模型结构与方法 3. 实验 4. 思考与借鉴 文章地址:https://arxiv.org/pdf/2308.09882.pdf 代码仓库:https:///jchengai/forecast-mae 1. 概述 文章标题已经表明了文章的主要创新点:self-supervised(自监督)、pre-training(预训练)、Masked-autoencoder(带mask的自编码器),之前的轨迹...
In the first stage, we leverage a masked autoencoder to obtain efficacious representations of defect wafer map images through reconstructing pixel values of masked patches based on smooth-l1 loss. In the second stage, we create a novel finetuning mechanism, "Dynamic Multi-Loss Adaptation Mechanism...
1Computing the loss only on masked patches differs from traditional denoising autoencoders [58] that compute the loss on all pixels. This choice is purely result-driven: computing the loss on all pixels leads to a slight decrease in accuracy (e.g., ∼0.5%). 85 fine-tuning 84.7 84.9 ...
CL-MAE: Curriculum-Learned Masked Autoencoders – Supplementary Neelu Madan1,⋄, Nicolae-Ca˘ta˘lin Ristea2,3,⋄, Kamal Nasrollahi1,4, Thomas B. Moeslund1, Radu Tudor Ionescu3,5,* 1Aalborg University, Denmark, 2University Politehnica of Bucharest, Romania, 3University...
Masked AutoEncoders(MAE) Top-1准确率87.8% masked autoencoders(MAE) 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。 本文的MAE方法很简单:mask输入图像的随机patch,并重建丢失的像素 。它基于两个核心设计的。 首先,作者开发了一种非对称的编码器-解码器体系结构,其中的编码器只对可见的patch子集(没有mask的token...