論文の概要: DeepMIM: Deep Supervision for Masked Image Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08817v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 17:59:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-16 12:47:17.221541
- Title: DeepMIM: Deep Supervision for Masked Image Modeling
- Title（参考訳）: DeepMIM: マスク画像モデリングのためのDeep Supervision
- Authors: Sucheng Ren,Fangyun Wei,Samuel Albanie,Zheng Zhang,Han Hu
- Abstract要約: 深層学習の初期の画像分類において、深層管理が広く用いられた。
正規化技術と残差接続が出現すると、画像分類の深い監督は徐々に段階的に消えていった。
マスク・アンド・予測方式を用いてビジョン・トランスフォーマー(ViT)を事前訓練するマスクド・イメージ・モデリング(MIM)の深い監督について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.01916629713594
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep supervision, which involves extra supervisions to the intermediate
features of a neural network, was widely used in image classification in the
early deep learning era since it significantly reduces the training difficulty
and eases the optimization like avoiding gradient vanish over the vanilla
training. Nevertheless, with the emergence of normalization techniques and
residual connection, deep supervision in image classification was gradually
phased out. In this paper, we revisit deep supervision for masked image
modeling (MIM) that pre-trains a Vision Transformer (ViT) via a
mask-and-predict scheme. Experimentally, we find that deep supervision drives
the shallower layers to learn more meaningful representations, accelerates
model convergence, and expands attention diversities. Our approach, called
DeepMIM, significantly boosts the representation capability of each layer. In
addition, DeepMIM is compatible with many MIM models across a range of
reconstruction targets. For instance, using ViT-B, DeepMIM on MAE achieves 84.2
top-1 accuracy on ImageNet, outperforming MAE by +0.6. By combining DeepMIM
with a stronger tokenizer CLIP, our model achieves state-of-the-art performance
on various downstream tasks, including image classification (85.6 top-1
accuracy on ImageNet-1K, outperforming MAE-CLIP by +0.8), object detection
(52.8 APbox on COCO) and semantic segmentation (53.1 mIoU on ADE20K). Code and
models are available at https://github.com/OliverRensu/DeepMIM.
- Abstract（参考訳）: 深層監視はニューラルネットワークの中間的特徴に対する追加の監督を伴うが、学習の困難さを著しく軽減し、バニラトレーニングによる勾配消失を回避するなどの最適化を容易化するため、深層学習初期の画像分類において広く用いられていた。
それにもかかわらず、正規化技術と残差接続の出現により、画像分類の深い監督は徐々に廃止されていった。
本稿では,視覚トランスフォーマー(vit)をマスク・アンド・予測方式で事前学習するマスク画像モデリング(mim)の深い監督について再検討する。
実験的に、深い監督によってより浅い層がより意味のある表現を学習し、モデルの収束を加速し、注意の多様性を増大させることがわかった。
DeepMIMと呼ばれる私たちのアプローチは、各レイヤの表現能力を著しく向上させます。
さらに、DeepMIMは多くのMIMモデルと互換性があり、様々なリコンストラクションターゲットがある。
例えば、ViT-Bを使用すると、ImageNet上でDeepMIMは84.2のトップ-1の精度を達成し、MAEを+0.6で上回る。
DeepMIMとより強力なトークン化CLIPを組み合わせることで、画像分類(ImageNet-1Kの85.6トップ-1精度、MaE-CLIP+0.8パフォーマンス)、オブジェクト検出(COCOの52.8 APbox)、セマンティックセグメンテーション(ADE20Kの53.1 mIoU)など、さまざまなダウンストリームタスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
コードとモデルはhttps://github.com/OliverRensu/DeepMIM.comで入手できる。
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