此外,先前的视频输入预训练任务(如masked frame modeling)不是非常有效,因此,作者提出了一个新的预训练任务,Masked Visual-token Modeling(MVM),用于更好的视频建模。 具体而言,原始视频帧patch被“标记化”为离散的视觉token,模型的目标是基于masked patches恢复原始视觉token。综合的分析证明了通过视频Transformer和MVM...
Masked Visual-token Modeling (MVM) 以前的Masked Region Modeling (MRM) 和Masked Frame Modeling(MFM) 将MLM扩展到视觉输入,但会导致性能提升不理想。与MRM和MFM依赖于良好监督的视觉主干的蒸馏视觉类别或特征不同,MVM以在自重建场景中...
对于第二阶段,我们提出通过Masked Visual Token Modeling (MVTM)学习双向Transformer。我们在3.1节介绍了MVTM的训练方法,在3.2节介绍了采样过程。然后我们在3.3节讨论了掩码设计的关键技术。 MVTM in Training 让Y = [y_i]_{i=1}^{N} 表示通过将图像输入VQ编码器获得的潜在token序列,其中 N 是reshape后的toke...
which adopts a video transformer to explicitly model the temporal dynamics of video inputs. Further, unlike previous studies that found pre-training tasks on video inputs (e.g., masked frame modeling) not very effective, we design a new pre-training task, Ma...
Trained on Masked Visual Token Modeling, MaskGIT learns to generate samples using an iterative decoding pro- cess within a constant number of iterations. Experimen- tal results show that MaskGIT significantly outperforms the state-of-the-art transformer model on conditional image generation, and our...
作者提出了一个masked image modeling(MIM)任务来预训练BEIT。作者随机mask一定比例的图像patch,然后预测与mask patch对应的视觉token。 给定一个输入图像x,作者将其拆分为N个图像patch(),并将其tokenize为视觉token()。作者随机mask大约40%的图像patch,其中mask位置表示为。
Masked visual modeling. Early works treated masking in denoised autoencoders [66] or context inpainting [52]. In- spired by the great success in NLP [6, 16], iGPT [9] op- erated pixel sequences for prediction and ViT [17] investi- gated the masked token...
MaskedTextBox 旨在保留 Visual Basic 6.0 中掩码编辑控件的大部分功能。 下表列出了掩码编辑控件上的常见属性,并在 上 MaskedTextBox提供它们的等效属性。展开表 Visual Basic 6.0) 属性 (屏蔽的编辑控件等效的 MaskedTextBox (.NET Framework) 属性 AllowPrompt 属性 AllowPromptAsInput AutoTab 属性 无 ClipMode...
训练方式:Masked Visual Token Modeling(类bert) iterative modeling 学习在恒定的迭代次数内使用迭代解码生成样本(iterative modeling) inference时同时生成图像所有token,然后根据迭代优化图像 4.优势 条件生成方面优于最先进的transformer 自回归解码速度提升了64倍 易于扩展到其他图像处理任务(inpainting, extrapolation,...
masked language modeling MLM bi-directional self attention:使得被mask的token在预测时可以利用两个方向上的上下文 masked image modeling MIM: BEIT, MAE UFC-BERT(Unifying multimodal controls for conditional image synthesis): 这个工作中尝试使用自回归+双向注意力掩膜训练来完成生成任务 ...