Nchịkọta
Masked Autoencoders (MAE) bụ usoro a na-ahụ maka onwe ya nke na-akụzi ihe ngosi ọhụụ iji wughachi ihe oyiyi mgbe ezorori ọtụtụ foto ahụ. Site n'ịmụta imeju oghere, ihe nlereanya ahụ na-ewulite nghọta ọhụụ bara ụba na-enweghị akara mmadụ ọ bụla.
Masked Autoencoders bụ nke na-arụ ọrụ n'ọhụụ kọmputa nke na-akọwa ma ọ bụ na-emepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe.
Ime miri emi
Masked Autoencoders, nke Kaiming He webatara ya na ndị ọrụ ibe ya na Meta AI na 2021, see foto, kewaa ya na obere patches, wee zoo obere akụkụ dị ukwuu n'ime ha na-enweghị usoro, mgbe mgbe 75%. Ihe ntụgharị ntụgharị ọhụụ na-arụ ọrụ naanị patches a na-ahụ anya, ebe ihe ngbanwe dị fechaa na-agbalị imegharị pikselụ mbụ nke ndị na-efu efu. N'ihi na ezoro ezo nke ukwuu, ihe nlere ahụ enweghị ike iṅomi naanị pikselụ dị nso na ọ ga-amụrịrị usoro bara uru, dị ka ụdị na akụkụ ihe. Ihe ngbanwe na-awụpụ patches nkpuchi na-eme ka ọzụzụ dị ngwa na ebe nchekwa rụọ ọrụ nke ọma. Mgbe emechara ọzụzụ mbụ, a ga-atụfu ihe ndozi ahụ yana ihe ngbanwe ahụ na-ebufe ike na nhazi, nchọpụta na ọrụ nkewa.
Nghọta nka nka
Isi aghụghọ bụ asymmetry: ihe mkpuchi dị arọ na-ahụ naanị 25% nke patches na-enweghị mkpuchi, ebe obere decoder na-emegharị ndị ọzọ. A na-agbajikwa patches, tinye n'ahịrị n'ahịrị, ma nye ya ntinye ọnọdụ. Mfu nrụgharị ahụ bụ njehie gbara mkpị gbakọrọ naanị na patches kpuchiri ekpuchi, na-abụkarị na ụkpụrụ pikselụ ahaziri ahazi. Oke nkpuchi dị elu na-amanye mmụta mmụta sayensị kama itinye aka n'ọkwa dị ala, na ịwụpụ akara mkpuchi mkpuchi na mbelata ihe ngbanwe na-agbakọ nke ọma na nhazi onyonyo zuru oke.
Ịme ihe mkpuchi autoencoders
Masked Autoencoders (MAE) bụ usoro a na-ahụ maka onwe ya nke na-akụzi ihe ngosi ọhụụ iji wughachi ihe oyiyi mgbe ezorori ọtụtụ foto ahụ. Site n'ịmụta imeju oghere, ihe nlereanya ahụ na-ewulite nghọta ọhụụ bara ụba na-enweghị akara mmadụ ọ bụla. Masked Autoencoders bụ nke na-arụ ọrụ n'ọhụụ kọmputa nke na-akọwa ma ọ bụ na-emepụta mgbasa ozi anya maka nyocha, arụmọrụ, na imepụta ihe. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Masked Autoencoders dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Masked Autoencoders na-emezi ihe ziri ezi na eziokwu arụ ọrụ dị ka ogo data, ọdịiche ọkụ, na ịdekọ aha. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'otu oge ahụ, ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ.
Visual AI nwere ike megharịa nyocha, nchọpụta na mkpado ọrụ n'ọtụtụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole.
Otu ndị na-emepụta ihe nwere ike imepụta echiche ngwa ngwa site na ngbanwe akwụkwọ ntuziaka ole na ole. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi.
Ọrụ nwere ike iji onyonyo na akara vidiyo siri ike ịhazi. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Ịkwalite ihe ntụgharị ọhụụ na nde foto ndị na-edeghị aha, wee dozie ya nke ọma maka nhazi nke ImageNet n'ụzọ ziri ezi.
Atụmatụ mmụta site na nyocha ahụike na-enweghị akara (X-ray, MRI) ebe nkọwa ndị ọkachamara dị oke ọnụ na oke.
Ịmegharị usoro a ka ọ bụrụ vidiyo site na ikpuchi patches spacetime ka ọ na-azụ ụdị ọrụ-amata (VideoMAE)
Ịmalite ọzụzụ na satịlaịtị na onyonyo ikuku iji kwado nkewa iji ala wee gbanwee nchọpụta na-enweghị akara akwụkwọ ntuziaka.
Usoro mmejuputa
Ihe mkpuchi Autoencoders na omume
Ịkwalite ihe ntụgharị ọhụụ na nde foto ndị na-edeghị aha, wee dozie ya nke ọma maka nhazi ImageNet n'ụzọ ziri ezi.
Pretrainting a Vision Transformer na ọtụtụ nde foto ndị a na-edeghị aha, wee na-edozi ya nke ọma maka nhazi nke ImageNet na izi ezi siri ike, otu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe mkpuchi Autoencoders na omume
Atụmatụ mmụta site na nyocha ahụike na-enweghị akara (X-ray, MRI) ebe nkọwa ndị ọkachamara dị oke ọnụ na oke.
Atụmatụ mmụta site na nyocha ahụike na-enweghị akara (X-ray, MRI) ebe nkọwa ndị ọkachamara dị oke ọnụ na ndị nwere oke na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Ihe mkpuchi Autoencoders na omume
Ịmegharị usoro a ka ọ bụrụ vidiyo site na ikpuchi patches spacetime ka ọ na-azụ ụdị ọrụ-amata (VideoMAE).
Ịmegharị usoro ahụ na vidiyo site na ikpuchi oghere ohere iji pretrain omume-amata ụdị (VideoMAE) Otu dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.
Ihe mkpuchi Autoencoders na omume
Ịmalite ọzụzụ na satịlaịtị na onyonyo ikuku iji kwado nkewa iji ala wee gbanwee nchọpụta na-enweghị akara akwụkwọ ntuziaka.
Ịmalite ọzụzụ na satịlaịtị na ihe onyonyo ikuku iji kwado maapụ iji ala na ngbanwe nchọpụta na-enweghị akara akwụkwọ ntuziaka Ndị otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-echekwa ụzọ mmụba nke mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ikike onyonyo na nkwenye nwere ike bụrụ ihe egwu dị n'iwu ma ọ bụrụ na edoghị anya.
Ọrụ nlereanya nwere ike ịdịgasị iche n'ofe ọkụ, igwe mmadụ, na gburugburu.
Enwere ike ghara ịhụ ihe dị mma ma ọ bụrụ na enyochaghị oke ntụkwasị obi.
Map mmejuputa
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie.
Kọwaa ụkpụrụ nnabata maka nkenke, icheta, na ụgwọ njehie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie.
Nwalee na data dabara na ọnọdụ mmepụta n'ezie. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu.
Tinye nyocha mmadụ maka obere obi ike ma ọ bụ amụma mmetụta dị elu. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset.
Sochie ihe nlere anya wee megharịa ka emechara mgbanwe igwefoto ma ọ bụ dataset. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.