目录 收起 代码结构 Pre-train Encoder Decoder MAE 损失函数 论文: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learnersarxiv.org/abs/2111.06377 代码来自(非官方): https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorchgithub.com/peng
对于该编码器,在项目的models/vit/vit_mae.py文件中,实现了一个名为MaeEncoder的类,如下方的代码所示。 # masked_image_modeling/models/vit/vit_mae.pyclassMaeEncoder(nn.Module):def__init__(self,img_size:int,patch_size:int,in_chans:int,patch_embed_dim:int,depth:int,num_heads:int,mlp_ratio:fl...
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43、逐行讲解Masked AutoEncoder(MAE)的PyTorch代码 3.6万播放 最全【多模态入门】多模态大模型原理 Vit Clip SAM Glip aigc模型实战,多模态数据融合,AIGC扩散学习 Stable Diffusion详 154.7万播放 Transformer本质上在解决什么事?迪哥精讲Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型,论文解读+源码复现! 4.7万播放 ...
PyTorch implementation of Masked Autoencoder. Contribute to IcarusWizard/MAE development by creating an account on GitHub.
Point-MAE: 论文链接:Masked Autoencoders for Point Cloud Self-supervised Learning 代码链接:github.com/Pang-Yatian/Point-MAE 实验结果:Point-MAE在ScanObjectNN和ModelNet40等数据集上取得了优异的性能,证明了其方法的有效性和泛化能力。例如,在ScanObjectNN数据集上达到了85.18%的准确率,在ModelNet40数据集上...
PyTorch >= 1.7.0 < 1.11.0 python >= 3.7 CUDA >= 9.0 GCC >= 4.9 To install all additional requirements (open command line and run): pip install -r requirements.txt cd ./extensions/chamfer_dist python setup.py install --user cd .. cd ./extensions/emd python setup.py install --user...
但是在计算机视觉中自编码方法的进展和性能远远落后于它们在 NLP 能力。一个问题自然会出现:掩码自动编码在视觉和语言领域有何不同?FAIR 论文解决了这个问题,并证明了 Masked Autoencoders (MAE) 可以是用于计算机视觉的可扩展自监督学习器。 研究人员首先讨论了视觉和语言领域中带有掩码的自编码器的差异,总结为以下...
MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT,通过遮蔽输入图像中的补丁,然后预测缺失区域进行子监督的与训练。尽管该方法既简单又有效,但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。 在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自...
简介:在学习pytorch的官方文档时,发现掩码的程序贴错了,自己写了一个,大家可以参考。torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项(mask为一个ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量,张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同...