MIM:Masked Image Modeling(掩码图像建模)。具体来说通过对掩码图像进行恢复的过程,来学习对图像的特征表示。 最新这波掩码恢复方法浪潮是由NLP中的BERT(2018年)引领的,由于其思想简单、性能优越,目前已成为了NLP中的标准预训练方式。 考虑到CV也已步入了Transformer时代,因此将BERT中这种掩码恢复方法引入CV
算法全称为BidirectionalEncoder representation fromImageTransformers (BEiT),提出了 Masked Image Modeling 自监督训练任务的概念,以此来对 ViT 进行训练。如算法概览图(下图)所示,BEiT 预训练中,每一张图片有两种视角:一是图像块 (image patches),如每一小块图像为 16x16 像素;二是离散的视觉标记 (discrete visual...
基于Masked Image Modeling(MIM)的视觉预训练范式近来吸引了大量关注,具体来讲,MIM 首先随机 mask 输入图像的一部分,然后利用神经网络来预测被 mask 的部分。如何对被 mask 的部分进行表示一直以来是研究人员关注的热点,并没有一个定论,比如在 BEiT[2]中利用 DALL-E[3]的中间表示作为预测目标,在 MAE[4]中直接...
Masked image modeling (MIM) as pre-training is shown to be effective for numerous vision downstream tasks, but how and where MIM works remain unclear. In this paper, we compare MIM with the long-dominant supervised pre-trained models from two perspectives, the visualizations and the experim...
Hard Patches Mining for Masked Image Modeling Haochen Wang1,3 Kaiyou Song2 Junsong Fan1,4 Yuxi Wang1,4 Jin Xie2 Zhaoxiang Zhang1,3,4 1Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 2...
SimMIM: a Simple Framework for Masked Image Modeling,本文提出一种新的自监督视觉预训练方法,是跟MAE同期工作,两篇论文有点儿类似,但本文较MAE额外验证MIM在swin-transformer网络上也有效。
What's Behind the Mask: Understanding Masked Graph Modeling for Graph Autoencoders 论文链接: https://arxiv.org/abs/2205.10053 论文代码: https://github.com/edisonleeeee/maskgae 背景 在图上做自监督学习往往有两大范式:对比式与生成式。 对比式的方法基于对比学习,通过学习对图的不同增强视图的不变的...
【新智元导读】Masked Diffusion Transformer V2在ImageNet benchmark 上实现了1.58的FID score的新SoTA,并通过mask modeling表征学习策略大幅提升了DiT的训练速度。 DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一,利用Difffusion Transfomer 将生成模型扩展到更大的模型规模,从而实现高质量的图像生成。
Since the development of self-supervised visual representation learning from contrastive learning to masked image modeling (MIM), there is no significant difference in essence, that is, how to design proper pretext tasks for vision dictionary look-up. MIM recently dominates this line of research ...