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Transformer 在屏蔽图像建模中证明能够学习特征 - 位置相关性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了计算机视觉领域的新趋势：视觉Transformer和掩蔽的图像建模(MIM)，通过引入注意力引导掩蔽(AttMask)策略，提高了MIM和基于蒸馏的自监督学习的效果，实验证明AttMask加速了学习过程并提高了性能。
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关键要点
- 本文介绍了计算机视觉领域的新趋势：视觉Transformer和掩蔽的图像建模(MIM)。
- 在MIM中，图像记号掩蔽与文本中的掩蔽不同，因其记号数量和相关性不同。
- 提出了一种从随机掩蔽到知情掩蔽的转变，以生成具有挑战性的预文本任务。
- 在基于蒸馏的MIM中，教师Transformer编码器生成关注图，用于指导学生的掩蔽。
- 引入了新的掩蔽策略：注意力引导掩蔽(AttMask)，其效果优于随机掩蔽。
- AttMask加速了学习过程，并在各种下游任务中提高了性能。
- 实现代码可在指定的URL中找到。
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