BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers - OpenReview
Jan 28, 2022 · After pre-training BEiT, we directly fine-tune the model parameters on downstream tasks by appending task layers upon the pretrained encoder. Experimental results on image classification …
We pretrain BEIT and conduct extensive fine-tuning experiments on downstream tasks, such as image classification, and semantic segmentation. We present that the self-attention mechanism of self …
BEiT v2: Masked Image Modeling with Vector-Quantized Visual …
Feb 1, 2023 · Masked image modeling (MIM) has demonstrated impressive results in self-supervised representation learning by recovering corrupted image patches. However, most existing studies …
如何评价微软提出的BEIT-3：通过多路Transformer实现多模态统一建模？
Aug 23, 2022 · 那就是从CLIP，到CoCa，再到BEIT-3，多模态任务一个明显的趋势就是越来越大一统，或者就是BEIT-3中说到的Big Convergence。 最早的CLIP只有对比式任务，而后面的CoCa是将生 …
如何看待BEIT V2？是否是比MAE更好的训练方式？ - 知乎
BEIT V2的作者团队升级了BEIT，且效果有大幅提升，是否说明tokenizer的训练方式优于mae提出的像素复原方…
如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20…
为什么要构建视觉词表：直接使用像素级的自动编码器进行视觉预训练会促使模型关注短距离的依赖性和高频的细节（Ramesh等人，2021）。 BEIT通过预测离散的视觉词汇克服了上述问题，它将细节总 …
如何评价微软提出的BEIT-3：通过多路Transformer实现多模态统一建模？
今天我们来聊一篇非常有意思的最新研究——来自Salesforce等机构的 BLIP3-o 模型。最近，像OpenAI的GPT-4o 这样的模型展示了强大的统一多模态能力，它们不仅能理解图像内容，还能根据文本指令生 …
如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20…
4. BEIT和历史工作的对比 下面我们来对比一些，BEIT和之前的Vision Transformer相比有什么特点。 在之前的Vision Transformer工作中，大部分工作的研究重点在于如何让Transformer模型结构适用 …
如何看待何恺明最新一作论文Masked Autoencoders？ - 知乎
好在BEiT验证了在分割任务上的效果，如何保证无监督学习的特征强表达能力，同时兼顾泛化能力，仍然是一个值得探讨的话题。 其二是Mask比例在75%时，linear probing和fine-tuning下效果才能最好。
VQ-KD discretized a continuous semantic space that provides supervision for masked image modeling rather than relying on image pixels. The semantic visual tokenizer greatly improved the BEIT …