論文の概要: Efficient Masked Autoencoders with Self-Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14431v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 09:21:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 17:09:19.962446
• Title: Efficient Masked Autoencoders with Self-Consistency
• Title（参考訳）: 自己一貫性を有する効率的なマスク付きオートエンコーダ
• Authors: Zhaowen Li, Yousong Zhu, Zhiyang Chen, Wei Li, Chaoyang Zhao, Liwei Wu, Rui Zhao, Ming Tang, Jinqiao Wang
• Abstract要約: マスク付き画像モデリング(MIM)はコンピュータビジョンにおいて、強力で一般的な自己教師付き事前学習手法として認識されている。 自己整合性(EMAE)を有する効率的なマスク付きオートエンコーダを提案し,MIMの事前学習効率の向上と整合性の向上を図る。 EMAEは、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなど、さまざまな下流タスクにおける最先端の転送性能を一貫して取得する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.60180434598024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by masked language modeling (MLM) in natural language processing, masked image modeling (MIM) has been recognized as a strong and popular self-supervised pre-training method in computer vision. However, its high random mask ratio would result in two serious problems: 1) the data are not efficiently exploited, which brings inefficient pre-training (\eg, 1600 epochs for MAE $vs.$ 300 epochs for the supervised), and 2) the high uncertainty and inconsistency of the pre-trained model, \ie, the prediction of the same patch may be inconsistent under different mask rounds. To tackle these problems, we propose efficient masked autoencoders with self-consistency (EMAE), to improve the pre-training efficiency and increase the consistency of MIM. In particular, we progressively divide the image into K non-overlapping parts, each of which is generated by a random mask and has the same mask ratio. Then the MIM task is conducted parallelly on all parts in an iteration and generates predictions. Besides, we design a self-consistency module to further maintain the consistency of predictions of overlapping masked patches among parts. Overall, the proposed method is able to exploit the data more efficiently and obtains reliable representations. Experiments on ImageNet show that EMAE achieves even higher results with only 300 pre-training epochs under ViT-Base than MAE (1600 epochs). EMAE also consistently obtains state-of-the-art transfer performance on various downstream tasks, like object detection, and semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理におけるマスク付き言語モデリング(MLM)にインスパイアされたマスク付き画像モデリング(MIM)は、コンピュータビジョンにおける強力な自己教師付き事前学習手法として認識されている。 しかし、その高いランダムマスク比は2つの深刻な問題をもたらす。 1) データは効率よく利用されないため、非効率な事前学習(MAE $vs の1600 epochs)をもたらす。 監督官のために300ドルのエポック、そして 2) プリトレーニングモデルである \ie の高い不確実性と不整合は, 異なるマスクラウンドにおいて同一パッチの予測が矛盾する可能性がある。 これらの問題に対処するため,自己整合性を有する効率的なマスク付きオートエンコーダ(EMAE)を提案し,事前学習効率の向上とMIMの整合性の向上を図る。 特に、画像をK個の非重なり部分に段階的に分割し、それぞれがランダムマスクによって生成され、同じマスク比を持つ。 そして、mimタスクをイテレーションのすべての部分で並列に実行し、予測を生成する。 さらに,部分間の重なり合うパッチの予測の一貫性をさらに維持するために,自己整合モジュールを設計する。 提案手法は,データをより効率的に利用し,信頼性の高い表現が得られる。 ImageNet の実験では、EMAE は MAE (1600 epochs) よりも ViT-Base の下で300 の事前学習エポックしか達成していない。 EMAEはまた、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなど、さまざまな下流タスクにおける最先端の転送性能を一貫して取得する。

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