小松不菜
小松不菜

【论文阅读】MAE阅读笔记

基于VIT上的BERT

带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器

Autoencoder：y和x来自于同一个东西

摘要

随机图片里的一些块，然后去重构被盖住的像素

encoder-decoder

使用小的数据集，用自监督的方式，表现很好，在迁移学习的任务上表现也很好

图片进来，先切成小块，把盖住的东西涂成灰色

把没有被盖住的变成一个序列放进encoder里去

然后把灰色的和编码的弄成一条，放进解码器里面，然后解码器重构

encoder的计算量比较高

如果不需要掩码，就直接用它的编码器就可以得到当前图片的特征表示

图片内容的重构效果非常惊人

结论

简单的可拓展的算法是深度学习的核心

这个工作在imagenet数据集可以学习到有标号的数据集的效果

在图片里 一个patch里不是一个语义的segment

即使是这样的情况下，mae也能做出效果很好的任务

导言

卷积神经网络中不好把mask的信息放进去，transformer可以很好的运用到了计算机视觉里了

cv和nlp的信息的密度有点不一样，cv中图片的像素是有点冗余的，可以通过局部的块得到全局的重构

decoder是一个比较大的解码器

MAE：随机遮住大量的块，去重构图片的信息

编码器只看到被遮住的块，解码器去重构被遮住的块

不仅要讲清楚是怎么做的，还要讲清楚为什么要这么做

相关工作

  • 带掩码的语言模型
  • 自编码器
  • 带掩码的编码器
  • 自监督学习

方法

MAE是一个简单的自编码器，看到了部分的数据来重构简单的原始信号

signal -> latent representation

Reconstruct the original signal from the latent representation

  • Masking

随机采样，采样少量的块，其他全部盖住

  • MAE encoding

    和vit差不多，分成patch

  • MAE decoding

    没有被盖住的块，变成浅表示

    被盖住的块

    需要加入位置信息在里面

做其他的任务的时候不需要解码器，只需要一个编码器

linear projection, MSE

实验

在imageNet这个数据集上先做自监督训练

然后做监督学习去评估

有两种训练方法：

  • End to end
  • 只调最后一层线性层

不同的掩码率的效果

不同的掩码采样策略的区别

在不同epoch上的效果

不同超参数下的结果

和前面的结果比（比如VIT）

微调的时候，调多少层是有讲究的

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