BEiT: 图像变换器的BERT预训练PPT

简介：
本PPT介绍了一种创新的图像处理模型BEiT，它是基于BERT架构为视觉任务设计的一种预训练方法，旨在提升图像理解能力。 BEiT是一种基于Transformer的自监督图像预训练模型，它的提出标志着计算机视觉（CV）领域的BERT时刻的到来。通过Masked Image Modeling任务进行图像的自监督式预训练，BEiT能够学习到通用的视觉表示，并将其应用于下游任务中以提升性能。 近年来兴起的一种技术是使用大量无标签数据来训练模型而无需依赖标注数据，这种方法已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功。例如BERT和GPT-3等模型的成功应用证明了自监督式预训练的有效性。BEiT的提出标志着这种有效方法被引入CV领域。 自监督式预训练的优势在于可以利用大量的未标记图像来训练视觉模型，从而学习到通用表示，并将这些知识迁移到下游任务中以提高性能和效率。此外，这种方法还可以减少对标签数据的需求，降低获取标注成本的问题。 在BEiT模型中采用了Masked Image Modeling的任务来进行自监督预训练。这一方法通过随机遮盖图像的部分区域并让模型重建被遮挡部分来实现视觉表示的学习过程。该任务的核心组件是Vision Transformer（ViT），这是一种基于Transformer架构的用于处理和理解图像的方法，它将图片划分为固定大小的块，并应用线性嵌入及位置嵌入进行特征提取与编码。 BEiT模型为CV领域带来了自监督预训练的新时代，这将对计算机视觉领域的研究和发展产生深远的影响。通过学习通用表示并将其应用于下游任务中，BEiT能够显著提高这些任务的表现力和效率。 总结关键概念： - 自监督式预训练：利用大量无标签数据进行模型训练。 - BEiT模型：基于Transformer的自监督图像预训练架构。 - Masked Image Modeling：用于视觉表征学习的一种自监督任务。 - Vision Transformer（ViT）: 一种基于Transformer框架处理和理解图像的方法，适用于CV领域的各种应用。 BEiT的成功推出标志着计算机视觉领域迎来了类似BERT在NLP中的转折点，即所谓的“CV领域的BERT时刻”。这表明了未来在该方向上可能会有更多的研究进展和技术革新。