AbstractDL

Forwarded from AI для Всех

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

Ещё одна идея, которая казалось бы была на поверхности, and yet… Берём картиночный автоэнкодер, делим картинку на патчи, прячем их в случайном порядке, и просим декодер восстановить изображение (в режиме self-supervised).

Авторы (Facebook/Meta AI), обнаружили, что скрытие большой части входного изображения, например, 75%, дает нетривиальную и осмысленную задачу для self-supervised обучения. Оказалось, что в такой формулировке, автоэнкодер обучается в ~3 раза быстрее (чем если бы мы учили на изображениях без масок).

Более того, оказалось, что если к такому обученному автоэнкодеру прикрутить голову на классификацию (например), то она будет показывать SOTA результаты. Так же, авторы показывают, что при масштабировании датасета, результаты только улучшаются.

📎 Статья

#selfSupervised #autoencoders #images

www.group-telegram.com/sg/abstractDL.com/96

1.5K viewsNov 12, 2021 at 16:10

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

Ещё одна идея, которая казалось бы была на поверхности, and yet… Берём картиночный автоэнкодер, делим картинку на патчи, прячем их в случайном порядке, и просим декодер восстановить изображение (в режиме self-supervised).

Авторы (Facebook/Meta AI), обнаружили, что скрытие большой части входного изображения, например, 75%, дает нетривиальную и осмысленную задачу для self-supervised обучения. Оказалось, что в такой формулировке, автоэнкодер обучается в ~3 раза быстрее (чем если бы мы учили на изображениях без масок).

Более того, оказалось, что если к такому обученному автоэнкодеру прикрутить голову на классификацию (например), то она будет показывать SOTA результаты. Так же, авторы показывают, что при масштабировании датасета, результаты только улучшаются.

📎 Статья

#selfSupervised #autoencoders #images

BY AbstractDL