He, Kaiming, et al. “Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners.” 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022,https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.01553. MAE技术作为预训练,为感知下游任务提升了系统表现。说明什么,说明还是那句话,deep learning is rep...
本文表明,掩码自编码器(masked autoencoders, MAE)是用于计算机视觉的可扩展自监督学习器。我们的MAE方法很简单:我们屏蔽输入图像的随机补丁并重建丢失的像素。它基于两个核心设计。首先,我们开发了一种非对称的编码器-解码器架构,其中一个编码器仅对可见的补丁(patch)子集进行操作(没有掩码标记(token)),另一个轻量...
masked auto encoders are scalable vision learners 蒙面自动编码器是可扩展的视觉学习器 重点词汇 masked 戴着面具的 ; 掩饰 ; 掩藏 ; mask的过去分词和过去式 scalable 可伸缩的 ; 可攀登的;可去鳞的;可称量的 learners 学习者 ; 学习驾驶员 ; 学习驾车者 ; learner的复数...
在此分析的推动下,我们提出了一种简单、有效且可扩展的masked auto encoder (MAE) 形式,用于视觉表示学习。 MAE 从输入图像中屏蔽随机补丁,并在像素空间中重建缺失的补丁。它具有不对称的编码器解码器设计,编码器只对可见的补丁子集(没有掩码标记)进行操作,解码器是轻量级的,可以从潜在表示中重构输入以及掩码标记(...
Facebook人工智能研究 (FAIR) 团队发表的论文 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 已成为计算机视觉社区的热门话题。这也是KaiMing大神在2年后的第一篇一作论文。 采用带有掩码的语言建模系统,如谷歌的 BERT 及其自回归对应模型,如 OpenAI 的 GPT,已经在自然语言处理(NLP) 任务中取得了惊人的性能,并...
11 月 12 日,一篇由 Facebook AI 研究院完成、何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》成为了计算机视觉圈的热门话题。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2111.06377 社交网络上已有不止一人说,这篇论文说不定能「预定」CVPR 2022 的最佳。虽然我们还不能武断地认为它就是近期最重...
(MAE)Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners(掩码自动编码器是可扩展的视觉学习者)阅读笔记(10.27) 摘要:MAE是可扩展的计算机视觉自监督学习。原理:屏蔽输入图像的随机patch并重建缺失的像素。基于两个核心设计。一:非对称编码器-解码器体系结构,编码器仅操作未被掩码的patch,轻量级解码器从潜在表征和掩码...
This paper shows that masked autoencoders (MAE) are scalable self-supervised learners for computer vision. Our MAE approach is simple: we mask random patches of the input image and reconstruct the missing pixels. It is based on two core designs. First, we develop an asymmetric encoder-decoder...
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...
论文理解【LLM-CV】——【MAE】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners,本文介绍何凯明的经典之作MAE,它将BERT类模型的MLM自监督训练方法用到了ViT类CV模型上,通过设置大比例maskr