人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-1

最新推荐文章于 2025-05-30 20:44:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-30 20:44:26 发布 · 3.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #计算机视觉 #MAE #计算机视觉讲师 #AI讲师

本文介绍了计算机视觉领域中自监督学习模型MAE的基础概念及其工作原理。文章首先概述了自动编码器的基本思想，即如何通过编码和解码过程学习输入数据的隐含特征，并进一步讨论了去噪自动编码器(DAE)如何通过在输入中加入噪声来提升特征学习的有效性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE

  主讲:   叶梓

P1-P2

AutoEncoder

n自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding)。
n自动编码器可以用于特征降维，类似主成分分析PCA，但是其相比PCA其性能更强，这是由于神经网络模型可以提取更有效的新特征。

DAE（Denoising AutoEncoder）

n强制自编码器学习有用特征的方式：输入增加噪声，通过训练之后得到无噪声的输出。可防止自编码器简单的将输入复制到输出，从而提取出数据中有用的模式。
n噪声可以是添加到输入的纯高斯噪声，也可以是随机丢弃输入层的某个特征，类似于dropout。

 

 

未完，下一篇继续……

详解何恺明新作MAE：通向CV大模型
极市平台的技术博客
11-29 7313
作者丨科技猛兽 编辑丨极市平台 本文原创首发于极市平台，转载请获得授权并标明出处。 本文目录 1 MAE 1.1 Self-supervised Learning 1.2 Masked AutoEncoder (MAE) 方法概述 1.3 MAE Encoder 1.4 MAE Decoder 1.5 自监督学习目标函数 Reconstruction Target 1.6 具体实现方法 1.7 ImageNet 实验结果 1.8 masking ratio 对性能的影响 1.9 观察到的一些实验现象 1.
DeepSeek培训AI讲师叶梓：大模型DeepSeek基础培训提纲
人工智能前沿分享
02-06 1481
本次培训旨在系统地介绍AI与大模型的基础知识、工作原理、应用实践以及DeepSeek的相关内容，帮助学员全面了解并掌握这一前沿技术，提升其在实际工作中的应用能力。
ai培训师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-5
人工智能讲师分享前沿技术
03-04 5408
接上一篇 P9 P10 ViT中的Tranformer编码器 nTranformer编码器由multi-head self-attention（MSA）和MLP块的层组成。 n在每个块之前应用Layernorm（LN），在每个块之后应用残差连接。 nMLP包含具有GELU非线性的两全连接层。 Vision Transformer（ViT） n模型变种：ViT的配置基于BERT所使用的配置，如下表，BERT采用了“Base”和“ Large”模型，并添加了较大的“Huge”.
多模态大模型：视觉掩码自编码器-MAE
最新发布
xx_nm98的博客
05-30 1217
《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》是何恺明团队于 2021 年提出的一项突破性工作，首次将掩码自编码器（MAE）引入计算机视觉领域，为视觉自监督学习开辟了新范式。
ai讲师人工智能讲师计算机视觉老师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-13
人工智能讲师分享前沿技术
05-17 353
接上一篇 P28P30 实验效果-ViT模型的影响 n性能惊艳：ImageNet-1K最高87.8%。与当前SOTA自监督预训练方法相比，对于 ViT-B 的表现结果都很接近。对于 ViT-L不同方法的结果就存在很大差距，这表明更大模型的挑战是减少过度拟合。 n再看最后一列，仅使用ImageNet-1K数据时，ViT-Huge模型的最高精确度为87.8%，这明显超过了所有在ImageNet-21K 预训练的ViT变种模型。 实验效果-参数改变 n改变各种参数后的对比实验 .
人工智能讲师叶梓人工智能之深度学习计算机视觉：计算机视觉OCR识别-2
人工智能讲师分享前沿技术
07-23 339
联系人工智能讲师叶梓老师课程合作，可点击个人主页 再说说局部阈值法 1、自适应门限算法 利用积分的概念，提出了一种新的自适应门限算法，该算法能快速有效地计算网格的矩形子区域。适应性阈值算法的主要思想是：以一个像素为中心设置大小为 sxs的滑动窗口，滑动窗口扫过整个图片，每次扫描都对窗口内的像素进行均值计算，并将其作为局部阈值；如果窗口中的某个象素低于局部阈值 t/100，则赋值为0；高于局部阈值 t/100，则赋值255。由于需要对有重叠的窗口进行多次加和运算，所以使用积分图可以降低复杂度，提高运算.
人工智能讲师叶梓人工智能之深度学习计算机视觉：计算机视觉OCR识别-3
人工智能讲师分享前沿技术
07-24 281
接一篇，联系人工智能讲师叶梓老师课程合作，可点击个人主页 最后讲解下深度学习方法 以全卷积为基础的深度学习方法是一种二值化方法，具体读者可以阅读论文《Multi-Scale Fully Convolution NeuralNetwork》，该论文由 Chris Tensmeyer等人于2017年提出，该论文利用多尺度全卷积神经网络对文档图像进行二值化，并在 DIBCO和 PLM这两个数据集上取得了良好的效果。 本文指出，传统的全局阈值和局部阈值都忽略了像素点的排列，边缘检测和马尔科夫随机场算法..
人工智能培训讲师大模型讲师叶梓：符号学习使智能体自我进化
人工智能讲师分享前沿技术
12-23 862
在人工智能领域，尤其是人工通用智能（AGI）的研究中，如何使机器不仅能够执行特定任务，还能在复杂环境中自主学习和进化，是一个长期存在的挑战。当前的语言智能体虽然在处理实际任务时展现出了一定的能力，但它们的发展受限于需要大量人类专家的手动工程努力，这限制了智能体的适应性和泛化能力。
人工智能AI讲师叶梓：大模型DeepSeek理解与应用提纲
人工智能讲师分享前沿技术
02-07 908
人工智能（AI）与大模型技术正深刻地改变着各个行业。本次培训旨在系统地介绍AI与大模型的基础知识、工作原理、应用实践以及DeepSeek的相关内容，帮助学员全面了解并掌握这一前沿技术，提升其在实际工作中的应用能力。
AI人工智能讲师大模型培训讲师叶梓：人工智能技术引领智能搜索服务的革新
人工智能讲师分享前沿技术
04-16 790
随着人工智能技术的不断进步，尤其是大型语言模型（LLM）的兴起，智能搜索服务的平台正面临着前所未有的革新机遇。这些平台，原本专注于提供知识图谱和智能搜索服务，现在正积极探索如何利用AI技术来优化和扩展他们的产品，以提供更加人性化、直观和高效的用户体验。
人工智能大模型培训讲师叶梓:Llama Factory 微调模型实战分享提纲
人工智能前沿分享
12-05 1318
叶梓，工学博士，高级工程师。现某大型上市企业资深技术专家。上海交通大学计算机专业博士毕业，在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入某大型软件上市公司从事大数据、人工智能等技术相关工作，曾先后作为技术经理或总工程师，负责大型信息平台、市级信息平台的建设工作，并参与省级信息平台的建设；主持制定了包括多份信息化工程标准。在大数据应用、人工智能等方面都有着丰富的经验。🌟。
ai讲师人工智能讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-14
人工智能讲师分享前沿技术
05-20 382
接上一篇 P31P32 CV大神——何恺明 n2003年5月，何恺明拿到保送清华的资格，高考获得满分900分的成绩，成为当年广东省9位满分状元之一。 n本科就读于清华大学，博士毕业于香港中文大学多媒体实验室。 n2011年加入微软亚洲研究院（MSRA）工作，主要研究计算机视觉和深度学习。 n2016年，加入Facebook AI Research（FAIR）担任研究科学家。 n2020年1月11日，荣登AI全球最具影响力学者榜单。 故事还没完…… n2021年12月中旬
计算机视觉讲师人工智能讲师叶梓谈人工智能应用人工智能项目咨询案例-13人工智能专家
人工智能讲师分享前沿技术
11-21 307
系列博文:人工智能讲师叶梓关于人工智能项目的咨询案例，人工智能视觉影像在工业中的应用，接上一篇博文。更多博文点击个人主页浏览目录 基于深度学习的分类 包含卷积层、池化层、全连接层，并采用ReLU激活函数、BN、Dropout等技术的CNN——VGG。 基于深度学习的目标定位 YOLO是一种用于目标检测的深度学习模型。 适用于像补油孔这样的小目标识别。...
人工智能老师人工智能讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-10
人工智能讲师分享前沿技术
05-12 584
接上一篇 P21-P22 MAE（掩蔽自编码器） MAE 是一种简单的自编码方法，可以在给定部分观察的情况下重建原始信号。 由编码器将观察到的信号映射到潜在表示，再由解码器从潜在表示重建原始信号。 与经典的自动编码器不同，MAE采用非对称设计 允许编码器仅对部分观察信号（无掩码标记）进行操作 并采用轻量级解码器从潜在表示和掩码标记中重建完整信号。 MAE（掩蔽自编码器） 在预训练期间，大比例的随机的图像块子集（如 75%）被屏蔽掉。 编码器用于可见patch的小子集。在编码
ai人工智能培训讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-9
人工智能讲师分享前沿技术
05-10 445
接上一篇 P19-P20 先看看MAE的效果 遮住95%的像素后，仍能还原出物体的轮廓，这居然还能work！ 一种掩膜自编码器 (MAE)架构，可以作为计算机视觉的可扩展自监督学习器使用，而且效果出类拔萃。 实现方法很简单：先将输入图像的随机部分予以屏蔽（Mask），再重建丢失的像素。 MAE（掩蔽自编码器） MAE 是一种简单的自编码方法，可以在给定部分观察的情况下重建原始信号。 由编码器将观察到的信号映射到潜在表示，再由解码器从潜在表示重建原始信号。 与经典的自动编码器
人工智能培训老师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-4
人工智能讲师分享前沿技术
03-02 2802
接上一篇 P7 P8 Vision Transformer（ViT） 思路上借鉴了CNN的局部特征抽取 nViT将CV和NLP领域知识结合起来，对原始图片进行分块，展平成序列，输入进原始Transformer模型的编码器Encoder部分，最后接入一个全连接层对图片进行分类。 n在大型数据集上表现超过了当时的SOTA模型。 nViT尽可能地遵循原始的transformer。 Vision Transformer（ViT） n类似BERT的[class] token..
ai人工智能培训讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-8
人工智能讲师分享前沿技术
05-09 240
接上一篇 P17-P18 BEiT n让 BEIT 看很多的图片，随机遮住一些 patches，让 BEIT 模型预测遮住的patches是什么 n不断计算预测的 patches 与真实的 patches 之间的差异，利用它作为 loss 进行反向传播更新参数，来达到 Self-Supervised Learning 的效果。 视觉和语言用的masked autoencoder区别 n架构差异：CNN天然适合图像领域，而应用Transformer却显得不那么自然，不过这个问题已经被.
ai老师人工智能培训老师计算机视觉老师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-12
人工智能讲师分享前沿技术
05-16 428
接上一篇 P26P27 MAE的Reconstruction target nOur MAE reconstructs the input by predicting the pixel values for each masked patch. nEach element in the decoder’s output is a vector of pixel values representing a patch. nThe last layer of the decoder is a l
ai人工智能培训讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-6
人工智能讲师分享前沿技术
05-07 696
接上一篇 P12-P13 BEiT n 在BEiT的论文中，作者提出了一种名为遮盖图像建模（MIM）的预训练任务：图像有 2两种表示的形式：image patches和visual tokens。 n在预训练的过程中，它们分别被作为模型的输入和输出。 nBEIT的结构包含2部分，分别是：BEIT Encoder和dVAE： nBEIT Encoder 类似于 Transformer Encoder，是对输入的 image patches 进行编码的过程； ndVAE 类似于 VAE，也是对输入
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值