mask: 移动窗口从4个窗口变成了9个。并且每个窗口的元素大小不一,如果padding 0的话,计算复杂度就提升了很多。 循环移位,得到的窗口数量还是4个。但是问题是,拼接的元素,是搬过来的。不应该有联系。因此,拼接过来的相互之间不应该做自注意力计算。用mask来掩码就可以完成。mask完再还原回去。即可以用4个序列的计算...
具体来说,作者将视作类分割任务的类嵌入信息,则表示ViT骨干不同层的输出。对类嵌入中的每个token搭配一个语义Mask以表征每个类别的语义预测,该计算表示如下: Mask为跨注意力的中间输出,ATM模块的最后输出将被用于分类。作者对其添加一个线性变换+Softmax激活以输出得到类别概率预测。在推理阶段,类别概率与Mask的点乘输...
backbone要构建FPN就必须设计成层级下采样的，现在直接用ViT从头到尾使用一个尺度（文中采用的是16倍下...
首先使用随机初始化的可学习token作为类嵌入,并将ViT主干最后一层的输出作为基础。为了利用多层信息,第一个ATM解码器的输出被用作下一个ATM解码的类嵌入,ViT主干网的另一层的输出作为基础。这个过程再重复一次,这样可以得到3组token和mask。每层的损失函数形式上可以表示为, 在每组中,输出令牌由上述分类损失(Lcls)...
表示激活 Token 的数量。为此,它需要获得一个 Mask M∈RN+1 ,该 Mask 指示一个 Token 是否应该被激活或停用。 为了获得 M ,作者采用一个投影层 Wg∈RC×1 ,其后是一个sigmoid函数,用以预测激活概率 S∈RN+1 。然后,作者将0.5设置为阈值来确定每个标记的激活状态。这可以表述为: ...
MAE是由凯明大神提出的,在CV领域中,Masked Autoencoders(MAE)是一种scalable的自监督学习器。MAE方法很简单:我们随机mask掉输入图像的patches并重建这部分丢失的像素。 MAE论文从三个方面做了分析,这也是MAE方法的立意: 图像的主流模型是CNN,而NLP的主流模型是transformer,CNN和transformer的架构不同导...
因此,本文将最近兴起的 Mask 图像建模(MIM)自监督学习方法引入人重识别,通过将 Mask 图像建模和判别对比学习相结合的大规模无监督预训练来有效提取高质量的全局和局部特征,然后对人称重识别任务进行有监督微调训练,提出了基于ViT的 Mask 图像建模方法(PersonViT)。 PersonViT具有无监督、可扩展和强大的泛化能力,克服...
这是李飞飞团队的最新研究——MaskViT，通过MVM，掩码视觉建模对Transformer进行预训练，从而建立视频预测模型。结果显示，MaskViT不仅能生成256*256视频，还可以让机器人行动规划的推理速度最高提高了512倍。来看看这是项什么样的研究？从人类身上找灵感 神经科学领域的研究表明，人类的认知、感知能力是有一种预测机制...
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为了测试这一点，研究人员利用MaskCut管道来定量评估跨不同层的内部表征的分割性能；同时应用PCA可视化来理解分割是如何随深度加深而涌现的。从实验结果中可以观察到，当使用来自更深层的表征时，分割分数提高了，与CRATE的增量优化设计非常一致。相比之下，即使ViT-B/8的性能在后面的层中略有提高，但其分割分数明显...