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大規模なモデルを3倍高速に学習させる半教師ありの手法。画像からランダムにサンプルしたパッチをEncoderに入力し、Decoderは潜在表現と足りない部分のMaskから元の画像を復元する。ViT-hugeでImageNeT-1kで87.8%を達成。
https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf
Kaiming He, Xinlei Chen, Saining Xie, Yanghao Li, Piotr Dollár, Ross Girshick
2021/11/11
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一言でいうと
大規模なモデルを3倍高速に学習させる半教師ありの手法。画像からランダムにサンプルしたパッチをEncoderに入力し、Decoderは潜在表現と足りない部分のMaskから元の画像を復元する。ViT-hugeでImageNeT-1kで87.8%を達成。
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf
著者/所属機関
Kaiming He, Xinlei Chen, Saining Xie, Yanghao Li, Piotr Dollár, Ross Girshick
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2021/11/11
概要
新規性・差分
手法
結果
コメント
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