MAE 的全称是 Masked Autoencoder, 和 BERT 模型差别还是挺大的。特别说明一下, 这部分所说的 encoder 和 decoder 都是AutoEncoder 中的概念, 和 Transformer 没有关系。 和AutoEncoder 类似, 预训练的网络架构分成 encoder 和 decoder 两部分, 用的都是 ViT 模型。具体的做法如下: 对于输入的图片, 随机选择 ...
将Encoder 编码后的 token 与 加入位置信息后的 mask token 按照原先在 patch 形态时对应的次序拼在一起,然后送入 Decoder ; Decoder 解码后取出mask tokens对应的部分,对 masked patches 的像素值进行预测,最后将预测结果与 masked patches 进行比较,计算 MSE loss 实验: 1,在ImageNet上的实验 76.5 是 ViT 论...
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。...
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,来自瑞...
代码:https://github.com/lucidrains/vit-pytorch#masked-autoencoder 一句话简介:随机mask掉高比例image patch,输入一个非对称的autoencoder,encoder是ViT,decoder是Transformer,效果好。 1. 介绍 现在的深度学习模型已经发展到了需要数亿标记过的图像训练的程度。这种对于数据的需求已经在NLP中通过自监督预训练解决了...
论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》提出了一种创新的Masked Autoencoders算法，旨在加快模型训练速度并提高精度。该方法在视觉学习任务中展现出了显著的潜力。通过在输入图像中随机遮蔽部分patch，并训练模型进行重建，MAE能够显著提升模型的泛化能力和容量，即使在使用相对较少的数据集（...
加上了 ViT 之后的各种 trick,使训练更鲁棒 这篇文章的思路不难,但是故事讲得足够好,从将 NLP 范式直接用到 CV 任务的问题存在的问题开始讲,这个写法是可以帮助读者理解的。另外实验做得很详细,具有很好的借鉴意义 参考:如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders? - 李rumor的回答 - 知乎...
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...
He K, Chen X, Xie S, et al. Masked autoencoders are scalable vision learners[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 16000-16009. 摘要导读 本文作者提出了掩码自动编码器(Masked Auto-Encoders, MAE),并证明了这是一种可扩展的计算机视觉自监...
最终，Encoder使用了ViT-L和ViT-H两个不同尺度的Encoder，它的参数细节如表1。模型层数隐层节点数MLP...