EVA:Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale

发布时间：2024年01月08日

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Abstract

  • EVA是一个基础的Transformer视觉模型

  • 预训练任务：训练的图片是masked掉的50%的patches, 模型的任务是预测被遮挡的图像特征。
    模型经过预训练，学会了通过图像和文本的对齐关系来重构被遮挡的部分，使其能够理解图像和文本之间的关联。

  • 通过这个预训练任务，我们能够高效地将EVA扩展到十亿个参数。

  • 这样就可以得到很大的模型，在下游任务上会有很好的表现
    在这里插入图片描述
    通过MIM 预训练，使得基于CLIP的预训练模型变大，得到1B param的EVA
    ，这个EVA模型迁移在下游任务中表现非常好。

Highlight

  • 用EVA初始化的CLIP模型，无论文是数据量，还是GPUs消耗情况，都比原始的CLIP要高效和有效。这样不但加速了训练的过程，而且提高了zero-shot classification的表现。

Introduction

  1. 为大规模视觉表征学习找到了一个合适的MIM预训练目标
  2. 在1B-parameters with 亿级未标签的数据 的量级 探索它的极限
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    EVA arxiv
    EVA这篇论文翻译写的很好
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_45842681/article/details/135459468
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