Incorporation of Self-Supervised Pre-training MIM Loss Function 受到BEiT [11] Mask 图像建模范式的启发,作者的方法包括对图像进行随机块状 Mask ,类似于引入可学习标记变量,类似于。 在此方程中,表示随机图像块 Mask ,1表示 Mask ,0表示未 Mask 。经过ViT编码器处理的被 Mask 图像会产生,如图2所示。 与DINO...
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...
对于推理,MaskViT 通过迭代细化生成所有token,在掩码调度函数之后逐渐降低掩码率。 1. 简介 人类认知和感知能力得到了预测未来事件和感觉信号的预测机制的支持。 这种世界的心智模型可用于模拟、评估和选择不同的可能动作。赋予机器人类似的预测能力将使他们能够在复杂和动态的环境中为多项任务计划解决方案,例如,通过...
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...
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...
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: ...
在COCO val2017上的分割结果中可以看到,有CRATE的内部表征在检测和分割指标上都要好于有监督ViT,有监督ViT特征的MaskCut在某些情况下甚至完全不能产生分割遮罩。 CRATE分割能力的白盒分析 深度在CRATE中的作用 CRATE的每一层设计都遵循相...
本文探讨了普通视觉Transformer(ViT)用于语义分割的能力,并提出了SegViT。以前基于ViT的分割网络通常从ViT的输出中学习像素级表示。不同的是,本文利用基本的组件注意力机制生成语义分割的Mask。 具体来说,作者提出了Attention-to-Mask(ATM)模块,其中一组可学习 class tokens和空间特征映射之间的相似性映射被转移到Segment...
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