BEIT

51-13 多模态论文串讲—BEiT v3 论文精读

BEiT-3的核心思想是将图像建模为一种语言，这样我们就可以对图像、文本以及图像-文本对进行统一的maskmodeling。
深圳季连AIgraphX·2024-01-24 18:19

51-14 Retentive Network，RetNet 多尺度保留机制序列建模论文精读

我们知道BLIP成了一个非常普适的一个工具，你可以拿这个模型去训练VLMo，训练CoCa，训练BEiT-3，去训练各种各样的多模态模型，因为它的目的就是生成更好的数据。
深圳季连AIgraphX·2024-01-24 18:19

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-13

重点以及和BEIT的区别其实把BERT模型搬到视觉领域，也已经有之前的一篇工作BEIT了。
不想读Paper·2023-12-25 19:49

多模态系列论文----最详细的多模态论文总结（BLIP、BEIT、CoCa等）

1多模态概述多模态指的是多种模态的信息数据，包括：文本、图像、视频、音频等。多模态任务是指需要同时处理两种或多种不同类型的数据的任务。近年来，随着深度学习技术的发展，多模态任务取得了显著的进步。特别是VIT（VisionTransformer）和CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training）这两种基于Transformer模型的方法，极大地推动了多模态研究的
CV温故知新·2023-11-04 03:43

Transformers.js v2.6 现已发布

新增了14种架构在这次发布中，我们添加了大量的新架构：BLOOM、MPT、BeiT、CamemBERT、CodeLlama、GPTNeoX、GPT-J、HerBERT、mBART、mBART-50、OPT
Hugging Face·2023-09-27 14:40

图片mask任务和自监督损失函数MAE、Beit、MarkFeature、DINO、DINOv2

MAE(MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners)来自MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners，Ourlossfunctioncomputesthemeansquarederror(MSE)betweenthereconstructedandoriginalimagesinthepixelspace.几个关
taoqick·2023-09-13 12:30

SplitMask:大规模数据集是自我监督预训练的必要条件吗?

并提出了一种类似于BEiT的去噪自编码器的变体SplitMask，它对预训练数据的类型和大小具有更强的鲁棒性。
·2023-09-09 11:49

极智Paper | 性能数据炸裂的多模态模型BEiT-3：Image as a Forign Language

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享 大家好，我是极智视界，本文解读一下性能数据炸裂的多模态模型BEiT-3：ImageasaForignLanguage。 
极智视界·2023-09-04 02:24

基础论文学习（6）——BeiT

BEiT是把BERT模型成功用在image领域的首创，也是一种自监督训练的形式，所以取名为视觉Transformer的BERT预训练模型。
Yuezero_·2023-09-03 01:53

BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers 论文笔记

BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers论文笔记论文名称：BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers论文地址：2106.08254
迪菲赫尔曼·2023-08-28 16:06

多模态之论文笔记BEiT, BEiT V2, BEiT V3

文章目录OverviewBEiT1.0.Summary1.1.BEiTVSBERT2.1.TwoViews:visualtokens2.1.TwoViews:imagepatches3.ResultsBEiTV21.0.Summary1.1.Motivation2.1.Methods--VQ-KD2.2.Methods--patchaggregation3.1.Results--imageclas
猴猴猪猪·2023-08-28 05:23

【多模态】26、视觉-文本多模态任务超详细介绍 「CLIP/LSeg/ViLD/GLIP/ALBEF/BLIP/CoCa/BEIT」

文章目录准备知识一、CLIP：不同模态简单对比的方法更适合于图文检索1.1CLIP在分割上的改进工作1.1.1LSeg1.1.2GroupViT1.2CLIP在目标检测上的改进工作1.2.1ViLD1.2.2GLIPv11.2.3GLIPv2二、ViLT/ALBEF：多模态融合在VQA/VR任务中更重要三、BLIP：提出了一个很好的为图像生成caption的方法四、CoCa：视觉-文本任务在模型上
呆呆的猫·2023-08-21 20:09

李沐多模态串讲笔记

2.2.3momentumdistillation动量蒸馏2.3下游任务和实验结果3.VLMo3.1论文贡献3.2研究动机3.3主体方法部分3.3.1模型设计3.3.2分阶段的训练策略3.4实验结果3.5结语3.6BEIT
7个七·2023-06-15 00:00

雅思精简词汇 第一章 ab-aff

1ab减轻了课业负担，废止了课后班，却还旷课abate[əˈbeit]a一bate倍的打一折————————v.减轻；降价aaaabatedaaa减小多了abolish[əˈbɔliʃ]ab啊不olish
来来来来看天上·2023-04-16 22:13

微软提出19亿参数的超大通用模型BEIT-3，刷榜多个CV和多模态任务！

在这项工作中，作者引入了一个通用的多模态基础模型BEIT-3，它在视觉和视觉语言任务上都实现了最先进的迁移性能。具体来说，作者从三个方面推进大融合：骨干架构、预训练任务和模型扩展。
FightingCV·2023-03-09 00:14

MixMIM 创建混合图像，提出新型掩码方案

出品人：Towhee技术团队顾梦佳商汤和港中文联合提出一种简单但有效的掩码图像建模（MIM）方法MixMIM，通过创建混合图像利用BEiT和MAE的优点，又避免了它们的局限性。
·2023-01-31 19:12

谷歌多模态大模型PaLI：采用参数量为4B的ViT-e，效果超过BEiT-3

选自arXiv作者：XiChen等视学算法编译编辑：张倩PaLI-17B在多个benchmark上都达到了SOTA。语言和视觉任务的建模中，更大的神经网络模型能获得更好的结果，几乎已经是共识。在语言方面，T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla和PaLM等模型显示出了在大文本数据上训练大型transformer的明显优势。视觉方面，CNN、视觉transfo
视学算法·2023-01-31 10:41

超越BEiT-3！谷歌提出多模态大模型PaLI：刷新多个数据集SOTA！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群作者：XiChen等转载自：机器之心|编辑：张倩PaLI-17B在多个benchmark上都达到了SOTA。语言和视觉任务的建模中，更大的神经网络模型能获得更好的结果，几乎已经是共识。在语言方面，T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla和PaLM等模型显示出了在
Amusi（CVer）·2023-01-31 10:59

自监督表征预训练

BEiT：BEiT将可见图像块的颜色信息和掩码图像块掩码一起输入到ViT中，然后ViT输出通过一个线性层来做预测。
十二壳·2023-01-17 19:39

微软提出BEiT-3：引领图像/文本/多模态预训练迈向“大一统”！...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：微软研究院AI头条编者按：近年来，基础模型（foundationmodels，也被称为预训练模型）的研究从技术层面逐渐趋向于大一统（thebigconvergence），不同人工智能领域（例如自然语言处理、计算机视觉、语音处理、多模态等）的基础模型从技术上都依赖三个方面：一是Transform
Amusi（CVer）·2023-01-15 18:14

MAE、ConvNeXt、BEiT等你来复现！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击“阅读原文”，直达活动页面
Amusi（CVer）·2023-01-06 21:11

图学习？Transformer：我也行！

同时，Transformer在CV领域也逐渐显示出其超强的能力，诸如ViT、SwinTransformer、BEiT等VisionTransformer模型验证了Transformer同样适用于图像领域
zenRRan·2023-01-05 14:39

图学习？Transformer：我也行

同时，Transformer在CV领域也逐渐显示出其超强的能力，诸如ViT、SwinTransformer、BEiT等VisionTransformer模型验证了Transformer同样适用于图像领域
fareise·2023-01-05 14:36

【论文笔记】BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(BEIT)

文章目录BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers基本信息摘要模型结构ImagePatchVisualTokenBackboneNetwork:ImageTransformerPre-tTrainingBEIT
每天想peach·2022-12-23 18:01

Transformer中Relative Position Bias以及DropPath细节梳理

中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码(periodicabsolutepositionencoding)；而在最近的transformer变体工作中，e.g.SwinTransformer，BEIT
AmibitionWei·2022-12-23 12:07

「BEiT」BERT Pre-Training of Image Transformers

1核心思想BEiT提出了一种自监督学习图像表征的方法，核心思想是预训练任务实现BEiTencoder分类预测maskpatch的token。
-江户川-·2022-12-21 09:17

ICLR 2022 | BEIT论文解读：将MLM无监督预训练应用到CV领域

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～1.BEIT整体介绍今天跟大家聊一聊ICLR2022微软亚研院的一篇工作BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers
fareise·2022-12-14 10:28

深度解读Vision Transformer的自监督学习

©作者|小欣今天和大家分享一篇关于“VisionTransformer的自监督学习”的文章，文章来源是BEiT（BERTPre-TrainingofImageTransformers），文章的出品方是微软
CV案例精选·2022-12-13 11:15

【CV】深度了解自监督学习，就看这篇解读 ！SimMIM：掩码图像建模的简单框架...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读SimMIM是继BEiT之后，MSRA又提出的一个MIM任务上的预训练CV模型。
风度78·2022-12-10 11:23

【深度学习】详解 BEiT

目录摘要一、引言二、方法2.1图像表示2.1.1图像patch2.1.2视觉token2.2主干网络：图像Transformer2.3预训练BEiT：掩码图像建模2.4从变分自动编码器的角度来看2.5预训练设置
何处闻韶·2022-12-04 06:29

NLP和CV的双子星，注入Mask的预训练模型BERT和MAE

从NLP的Transformer到BERT，然后到CV的ViT、BEiT，CV领域的无监督预训练经
机器学习社区·2022-11-30 13:56

课程九学习笔记: 自监督ViT算法：BeiT和MAE

课程九学习笔记:自监督ViT算法：BeiT和MAE1.SSL在NLP中的应用：2.Bert3.BeiT4.MAE：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners5
Laura_Wangzx·2022-11-24 10:37

BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(图像Transformer的BERT预训练)

Introduction2.方法2.1图像表示2.1.1ImagePatch（图像块）2.1.2VisualToken2.2BackboneNetwork：ImageTransformer2.3预训练BEiT
AcceptGo·2022-11-20 04:14

AI模型的大一统！多模态领域乱杀的十二边形战士

作者丨战斗系牧师@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/558533740编辑丨极市平台无敌的十二寸Pizza饼战士BEIT3说在前面的话（有点小长，可以直接跳过的）期待在
深度学习技术前沿·2022-11-20 03:48

BEiT-3论文阅读笔记

A.写在前面微软亚研院不仅仅是前沿AI技术领域一位强有力的输出者，我还很喜欢读他们的论文，他们的论文每次都会提出一些有趣的概念，行文思路和叙事结构也都很柔顺流畅。如本次论文的题目ImageasaForeignLanguage:BEiTPretrainingforAllVisionandVision-LanguageTasks.瞬间就吸引住了我。关于对标题的解释下文会给出。我和知乎上一位匿名用户的观
是魏小白吗·2022-10-16 08:16

【视觉预训练】《BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers》 ICLR 2022

《BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers》回顾VLMoBERT回顾在BERT中，每个单词或者字会分配一个token，所以模型的输入是一系列tokenid。
chad_lee·2022-10-02 07:45

何恺明团队新作！Transformer遇见Mask R-CNN哪家强？

实验表明：masking机制的无监督学习机制(如MAE、BEiT)首次在COCO检测任务迁移学习中取得了令人信服的性能提升
Amusi（CVer）·2022-09-25 07:56

自监督表征预训练之掩码图像建模：CAE 及其与 MAE、BEiT 的联系

自监督表征预训练之掩码图像建模：CAE及其与MAE、BEiT的联系来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/531243540自监督表征预训练(Self-supervisedrepresentationpretraining
·2022-09-05 13:26

微软提出19亿参数的超大通用模型BEIT-3，刷榜多个CV和多模态任务！

在这项工作中，作者引入了一个通用的多模态基础模型BEIT-3，它在视觉和视觉语言任务上都实现了最先进的迁移性能。具体来说，作者从三个方面推进大融合：骨干架构、预训练任务和模型扩展。
·2022-08-30 10:57

超越所有MIM模型的BEiT v2来了！微软使用矢量量化视觉Tokenizers的掩码图像建模！

【写在前面】蒙面图像建模(MIM)通过恢复损坏的图像patch，在自监督表示学习中展示了令人印象深刻的结果。然而，大多数方法仍然对低级图像像素进行操作，这阻碍了对表示模型的高级语义的利用。在这项研究中，作者提出使用语义丰富的视觉标记器作为掩码预测的重建目标，为将MIM从像素级提升到语义级提供了一种系统的方法。具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑
·2022-08-29 10:55

ai人工智能培训讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-8

接上一篇P17-P18BEiTn让BEIT看很多的图片，随机遮住一些patches，让BEIT模型预测遮住的patches是什么n不断计算预测的patches与真实的patches之间的差异，利用它作为
大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2022-05-11 07:07

中科大、MSRA提出视觉Transformer BERT预训练新方式，优于MAE、BEiT

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心来自中国科学技术大学、微软亚研等机构的研究者提出了PeCo，用于视觉transformer的BERT预训练，在多项任务上实现最高性能。基于大型语料库训练的Transformer模型在自然语言处理中取得了巨大的成功，作为Transformer构建块，self-attention极大地改变了计算机视觉任务。NLP的成功不仅依赖于Transformer的计算效率和可扩
PaperWeekly·2022-02-24 07:55

数学常用希腊字母念法（附字母表）

希腊字母念法αΑalpha['ælfa]βΒbeta['bi:tə/'beitə]γΓgamma['gæmə]δΔdelta['deltə]εΕepsilon['epsilən/ep'sailən]ζΖzeta
leoleepz·2020-07-04 21:47

希腊字母的发音

αΑalpha['ælfa]βΒbeta['bi:tə/'beitə]γΓgamma['gæmə]δΔdelta['deltə]εΕepsilon['epsilən/ep'sailən]ζΖzeta['
bamboogz99·2020-07-04 11:35

寄情青春

Beit，don'tdoit开场白大学第一幕总离不开感动与心酸，千里迢迢奔赴一个寄情四年的地方。憧憬，期待，迷茫，焦躁，寄情，情怀，这些词汇在大一一年里反复出现。
Galory·2020-06-20 20:36

我是谁？

看了伊能静在TEDx的演讲视频，有一句话“Beit，Don'tdoit”，印象很深刻，也让我想起曾经在LP课堂上清晰的目标“我是谁”。
喜悦有话说·2020-03-14 09:09

分布式缓存BeIT Memcached简介

Memcached是什么?Memcached是由Danga Interactive开发的，高性能的，分布式的内存对象缓存系统，用于在动态应用中减少数据库负载，提升访问速度。Memcached能缓存什么？通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，Memcached能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。Memcached快么？非常快。Memcached使用了libe
·2015-11-12 22:54

分布式缓存BeIT Memcached简介

或许你还没有用到过分布式缓存，在web集群的情况下，它可以很好的让一部分常用数据常驻服务器内存而不用担心各台web不同步。下 面稍微介绍一下beitmemcached对于.net的支持，官方参考http://code.google.com/p/beitmemcached/ 一个完整的操作步骤：1、点击上面页面的downloads，把Memcached_1.2.5.zip 和BeITMemcac
·2015-11-12 18:27

Memecached分布式缓存技术

[分布式缓存BeIT Memcached简介]http://kb.cnblogs.com/page/48194/ ------------------------------------ 缘起: 在数据驱动的
·2015-11-09 12:57

分布式缓存BeIT Memcached简介

或许你还没有用到过分布式缓存，在web集群的情况下，它可以很好的让一部分常用数据常驻服务器内存而不用担心各台web不同步。下面稍微介绍一下beitmemcached对于.net的支持，官方参考http://code.google.com/p/beitmemcached/ 一个完整的操作步骤：1、点击上面页面的downloads，把Memcached_1.2.5.zip 和BeITMemcach
·2015-11-08 15:51
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