论文阅读“Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners”(CVPR2022)
论文标题
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
论文作者、链接
作者：
He, Kaiming and Chen, Xinlei and Xie, Saining and Li, Yanghao and Doll{\'a}r, Piotr and Girshick, Ross
链接：CVPR 2022 Open Access Repository
代码（非官方）：https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch
Introduction逻辑（论文动机&现有工作存在的问题）
深度学习架构的学习能力和容量不断增长，但对有标签的图片的需求不断增加——自然语言处理中需要大量的数据，用自监督学习方法来解决数据需求问题——BERT语言处理模型中提出的掩膜自编码技术masked autoencoding，即移除一部分数据并学习去预测移除的文本——掩膜自编码器masked autoencoders，即一种去噪的自编码器
本文作者想要去探究，什么导致了掩膜编码在视觉图像和文本上的不同表现：（i）架构的不同，即卷积神经网络和ViT的不同（ii）图像和文本的数据稠密程度不同——为了让模型学习到更强的语义信息，引入了掩膜操作。（iii）在文本和图像重构的过程中，自编码器中的解码器起到的作用并不相同——在对图像处理的过程中，解码器的设计非常重要，决定了学到的潜在特征的表达水平
本文提出的掩膜自编码器(masked autoencoder ，MAE) ，给输入的图像随机打上补丁，然后在像素空间中对缺失的图块进行重构。MAE用一个不对称的编码器——解码器设计，编码器仅对图块的可见子集进行操作（在没有掩膜标记的情况下），解码器则是一个轻量级的设计，在有掩膜标记的情况下对潜在表达重构为输入的图片，见图1所示。
这个重构过程的计算消耗是非常高的。于是，选择高的掩膜率（比如，75%），可以得到比较好的结果，优化了精度，同时允许编码器只处理一小部分（比如，25%）的图块。
相关工作
掩膜语言模型
自编码
掩膜图像编码
自监督学习
论文方法
MAE是一个简单的自编码器方法，输入部分的观察数据，将原始信号进行重构出来。与其他的自编码器相似，MAE使用一个编码器将观察到的信号映射到一个潜在的特征表达，然后用解码器将潜在的特征表达重构成原始的输入信号。与传统自编码器不同，MAE使用了一个非对称的编码器结构，使得编码器可以只对部分图块进行处理，然后用一个轻量级解码器对原始信号进行一个重构。如图1所示。
掩膜Masking
与ViT相似，将输入的图像分割成不重叠的图块。从图块中选择一个子集，然后将剩余的图块用掩膜掩盖起来。抽样策略很简单:按照均匀分布的方式随机抽样，不进行替换，称之为“随机抽样”。
高掩膜率的随机采样，极大程度的减少了计算负担，于是创造了一个不能依靠邻居图块而简单的推理原始图像的任务。平均分布避免了潜在中心偏置（即，大多数掩膜存在于中心位置）。高度稀疏的输入图像，使得可以设计一个高效的编码器。
MAE encoder
MAE的encoder是一个ViT，但是只应用在可观察到的没有被掩盖的图块上。仅仅使用一个标准的ViT，编码器将会通过一个带有潜在编码的线性映射对图块进行一个编码，最后用一系列Tansformer blocks对得到的结果集合进行处理。编码器只对全集的一个子集（25%）进行操作。掩盖的图块将会被移除，没有任何的掩膜标记会被使用。这使得我们可以只用一小部分的计算和内存来训练非常大的编码器。
MAE decoder
MAE的decoder的输入是一整组tokens，由以下内容组成（i）编码后的可见图块（ii）掩膜tokens。如图1所示，每一个掩膜的标签都是共享的，表示待预测缺失的图块的学习向量。对全部的token标签添加了位置编码；没有这的话，掩膜将会无法携带图片的位置信息。解码器中有一些列的Transformer blocks。
解码器只有在预训练的过程中，对图像进行重构的情况下才使用。因此，解码器的设计是动态的，与编码器的设计是相互独立的。
重构目标 Reconstruction target
MAE通过预测每一个掩膜处的像素值来对输入数据进行一个重构。解码器输出的每一个元素，是代表一个图块的像素值的向量。解码器的最后一层是一个线性投影器linear projector，投影器的输出维度与每个图块的像素值个数相同。解码器的输出会进行一个reshape，以适应输入图像的尺寸。使用均方误差MSE来衡量原始图像和重构图像的差异。
本文还研究了一种以每个掩模块的归一化像素值为重建目标的变体。即，对图块中的所有像素计算均值和标准差，然后对图块进行一个归一化。使用归一化的像素作为重构目标会提升模型效果。
简单实现Simple implementation
MAE的预训练可以有效地实施，重要的是，不需要任何专门的稀疏操作。首先，对每一个图块生成一个对于的token标签。然后，对token的列表进行基于掩膜率的随机打乱。这个过程会生成一组小的token子集，并且与无替换的图块采样是等价的。编码过程，对编码过后的图块列表添加一个列表的掩膜token，并且做一个打乱的逆操作，将token与其对应的目标进行对齐。解码器对全局列表进行操作。值得注意的是，不需要使用稀疏操作。这个简单的实现引入的开销可以忽略不计，因为打乱和反打乱操作非常快。
消融实验设计
掩膜率
解码器的设计
掩码token
重构目标
数据增广
掩膜采样策略
一句话总结
使用了一个非对称的自编码器设计，编码器是ViT，解码器是一个浅层模型，这种不对称的设计还是非常新颖的，还有将mask作为一个任务的思想。
论文好句摘抄（个人向）
（1）This appetite for data has been successfully addressed in natural language processing (NLP) by self-supervised pretraining.