MAE(Masked Autoencoders)是用于CV的自监督学习方法,优点是扩展性强的(scalable),方法简单。在MAE方法中会随机mask输入图片的部分patches,然后重构这些缺失的像素。MAE基于两个核心设计:(1)不对称的(asymmetric)编码解码结构,编码器仅仅对可见的patches进行编码,不对mask tokens进行任何处理
Inspired by MAE, we explore how pre-training on 3D mesh data with the Transformer-based structure benefits downstream 3D mesh analysis tasks. We first randomly mask some patches of the mesh and feed the corrupted mesh into Mesh Transformers. Then, through reconstructing the information of masked ...
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,...
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...
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、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，...
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 4.0万 265 01:50:32 App 43、逐行讲解Masked AutoEncoder(MAE)的PyTorch代码 18.4万 1068 36:20 App BERT从零详细解读,看不懂来打我 1.1万 8 01:59 App CV大神何恺明早期研究成果: Image Completion 7.5万 114 01:26 App 力作!切入点太好啦,何恺明谢...
在计算机视觉领域，MAE（Masked Autoencoders）作为自监督学习的新兴力量，凭借其独特的优势和创新设计，正在重塑我们对预训练的理解。MAE的核心在于其非对称的ViT（Vision Transformer）架构，它通过仅编码可见的patch，而让解码器处理编码器输出和mask tokens，展现出强大的扩展性和灵活性。卓越表现与迁移能力...
MAE（Masked Autoencoders）是一种用于计算机视觉领域的自监督学习方法，其核心在于对输入图像的部分patch进行随机掩码，然后通过解码重构这些缺失的像素。MAE的两个关键设计包括：（1）不对称的编码解码结构，编码器仅对可见的patch进行编码，不对掩码token进行处理；（2）使用较高的掩码比例（如75%）。这些...
本期视频介绍MAE的PyTorch代码的逐行实现与讲解。 神经网络 学习 imagenet autoencoder 代码 深度学习 VIT transformer 编程开发 自监督学习 代码学习 何恺明新作 MAE,大道至简,大杀四方!!!(Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners) DASOU讲AI