實現(xiàn)最先進的蒙版自編碼器（MAE）
作者：二旺
今天，我深入探討視覺變換器之后計算機視覺領(lǐng)域最重要的突破之一：蒙版自編碼器（MAE）。
今天，我深入探討視覺變換器之后計算機視覺領(lǐng)域最重要的突破之一：蒙版自編碼器（MAE）。簡要回顧一下它的工作原理：
以下是工作步驟：
- 圖像被分割成塊。
- 這些塊的一個子集被隨機蒙版。
- 只有可見的塊被送入編碼器（這很關(guān)鍵）。
- 解碼器接收編碼器的壓縮表示，并嘗試使用可見和蒙版的塊重建整個圖像。
- 僅在蒙版塊上計算損失。
導(dǎo)入
- einops：用于其“repeat”函數(shù)
- architectures.vit：標(biāo)準(zhǔn)ViT變換器的架構(gòu)，我使用的是在“如何訓(xùn)練ViT？”中提供的。
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from einops import repeat
from architectures.vit import Transformer設(shè)置MAE類：
class MAE(nn.Module):
def __init__(
self,
*,
encoder,
decoder_dim,
masking_ratio=0.75,
decoder_depth=1,
decoder_heads=8,
decoder_dim_head=64
):
super().__init__()
# Ensure the masking ratio is valid
assert 0 < masking_ratio < 1, 'masking ratio must be between 0 and 1'
self.masking_ratio = masking_ratio我們定義一個從PyTorch的nn.Module繼承的MAE類。
- 編碼器：我們的視覺變換器模型。
- decoder_dim：解碼器嵌入空間的維度（例如512）。
- masking_ratio：要蒙版的塊的比例（文章發(fā)現(xiàn)75%是最優(yōu)的）。
- 其他解碼器配置，如深度、頭和頭維度，這些都是變換器的標(biāo)準(zhǔn)。
- 我們斷言蒙版比例在0和1之間。
塊：
# Save the encoder (a Vision Transformer to be trained)
self.encoder = encoder
# Extract the number of patches and the encoder's dimensionality from the positional embeddings
num_patches, encoder_dim = encoder.pos_embedding.shape[-2:]
# Separate the patch embedding layers from the encoder
# The first layer converts the image into patches
self.to_patch = encoder.to_patch_embedding[0]
# The remaining layers embed the patches
self.patch_to_emb = nn.Sequential(*encoder.to_patch_embedding[1:])發(fā)生了什么？
我們存儲編碼器并提取必要信息，如塊的數(shù)量和編碼器的輸出維度。
我們分離塊嵌入過程：
- self.to_patch：這層將圖像分割成較小的塊。
- self.patch_to_emb：這將每個塊嵌入到向量空間。
# Determine the dimensionality of the pixel values per patch
pixel_values_per_patch = encoder.to_patch_embedding[2].weight.shape[-1]我們計算每個塊中的像素值數(shù)量，稍后會需要。
設(shè)置解碼器
self.enc_to_dec：如果編碼器和解碼器的維度不同，我們相應(yīng)地映射它們。通常編碼器較大且維度較高（例如1024），而解碼器可以更淺且維度較?。ɡ?12），但我們需要一個適配器將編碼器的維度映射到解碼器的維度。
self.mask_token：一個可學(xué)習(xí)的標(biāo)記，代表解碼器的蒙版塊。當(dāng)塊被蒙版時，這是解碼器看到的標(biāo)記。
我們初始化解碼器變換器和其他重建所需的層。
self.decoder = Transformer(
dim=decoder_dim,
depth=decoder_depth,
heads=decoder_heads,
dim_head=decoder_dim_head,
mlp_dim_ratio=4
)
# Positional embeddings for the decoder tokens
self.decoder_pos_emb = nn.Embedding(num_patches, decoder_dim)
# Linear layer to reconstruct pixel values from decoder outputs
self.to_pixels = nn.Linear(decoder_dim, pixel_values_per_patch)到目前為止，你的MAE類應(yīng)該像這樣初始化：
class MAE(nn.Module):
def __init__(
self,
*,
encoder,
decoder_dim,
masking_ratio=0.75,
decoder_depth=1,
decoder_heads=8,
decoder_dim_head=64
):
super().__init__()
# Ensure the masking ratio is valid
assert 0 < masking_ratio < 1, 'masking ratio must be between 0 and 1'
self.masking_ratio = masking_ratio
# Save the encoder (a Vision Transformer to be trained)
self.encoder = encoder
# Extract the number of patches and the encoder's dimensionality from the positional embeddings
num_patches, encoder_dim = encoder.pos_embedding.shape[-2:]
# Separate the patch embedding layers from the encoder
# The first layer converts the image into patches
self.to_patch = encoder.to_patch_embedding[0]
# The remaining layers embed the patches
self.patch_to_emb = nn.Sequential(*encoder.to_patch_embedding[1:])
# Determine the dimensionality of the pixel values per patch
pixel_values_per_patch = encoder.to_patch_embedding[2].weight.shape[-1]
# Set up decoder parameters
self.decoder_dim = decoder_dim
# Map encoder dimensions to decoder dimensions if they differ
self.enc_to_dec = (
nn.Linear(encoder_dim, decoder_dim)
if encoder_dim != decoder_dim
else nn.Identity()
)
# Learnable mask token for masked patches
self.mask_token = nn.Parameter(torch.randn(decoder_dim))
# Define the decoder transformer
self.decoder = Transformer(
dim=decoder_dim,
depth=decoder_depth,
heads=decoder_heads,
dim_head=decoder_dim_head,
mlp_dim_ratio=4
)
# Positional embeddings for the decoder tokens
self.decoder_pos_emb = nn.Embedding(num_patches, decoder_dim)
# Linear layer to reconstruct pixel values from decoder outputs
self.to_pixels = nn.Linear(decoder_dim, pixel_values_per_patch)太好了！現(xiàn)在讓我們看看如何在前向傳遞中使用這些不同的部分，這有點像拼圖。
前向傳遞
讓我們走過前向函數(shù)，它定義了我們的模型如何處理輸入數(shù)據(jù)。
def forward(self, img):
device = img.device
# Convert the input image into patches
patches = self.to_patch(img) # Shape: (batch_size, num_patches, patch_size)
batch_size, num_patches, *_ = patches.shape
# Embed the patches using the encoder's patch embedding layers
tokens = self.patch_to_emb(patches) # Shape: (batch_size, num_patches, encoder_dim)開始非常標(biāo)準(zhǔn)，我們只需要將“將圖像塊化”操作與“投影到標(biāo)記”操作分解，因為我們使用原始塊作為計算損失的基準(zhǔn)。
- 前向方法以圖像張量img作為輸入。
- 我們獲取張量所在的設(shè)備（CPU或GPU）。
- 我們將圖像分割成塊。
- 我們獲得批量大小和塊的數(shù)量。
- 每個塊被嵌入到一個向量中。
位置編碼：
# Add positional embeddings to the tokens
if self.encoder.pool == "cls":
# If using CLS token, skip the first positional embedding
tokens += self.encoder.pos_embedding[:, 1 : num_patches + 1]
elif self.encoder.pool == "mean":
# If using mean pooling, use all positional embeddings
tokens += self.encoder.pos_embedding.to(device, dtype=tokens.dtype)我們?yōu)槊總€標(biāo)記添加位置信息，以便模型知道每個塊來自哪里。如果有額外的CLS標(biāo)記，我們需要跳過它，因為它不是圖像的一部分。
蒙版和編碼
現(xiàn)在我們來到最有趣的部分，蒙版圖像。
# Determine the number of patches to mask
num_masked = int(self.masking_ratio * num_patches)
# Generate random indices for masking
rand_indices = torch.rand(batch_size, num_patches, device=device).argsort(dim=-1)
masked_indices = rand_indices[:, :num_masked]
unmasked_indices = rand_indices[:, num_masked:]我們根據(jù)我們的蒙版比例計算我們將蒙版多少塊。
我們?yōu)槊總€塊序列生成一個隨機排列。
我們相應(yīng)地定義masked_indices和unmasked_indices。
# Select the tokens corresponding to unmasked patches
batch_range = torch.arange(batch_size, device=device)[:, None]
tokens = tokens[batch_range, unmasked_indices]
# Select the original patches that are masked (for reconstruction loss)
masked_patches = patches[batch_range, masked_indices]
# Encode the unmasked tokens using the encoder's transformer
encoded_tokens = self.encoder.transformer(tokens)我們選擇剛剛定義的masked_indices對應(yīng)的masked_patches。
我們只保留未蒙版塊的標(biāo)記以進行編碼。
解碼
現(xiàn)在讓我們進入最令人興奮但也最難的部分，解碼！
# Map encoded tokens to decoder dimensions if necessary
decoder_tokens = self.enc_to_dec(encoded_tokens)
# Add positional embeddings to the decoder tokens of unmasked patches
unmasked_decoder_tokens = decoder_tokens + self.decoder_pos_emb(unmasked_indices)
# Create mask tokens for the masked patches and add positional embeddings
mask_tokens = repeat(self.mask_token, 'd -> b n d', b=batch_size, n=num_masked)
mask_tokens = mask_tokens + self.decoder_pos_emb(masked_indices)
# Initialize the full sequence of decoder tokens
decoder_sequence = torch.zeros(
batch_size, num_patches, self.decoder_dim, device=device
)
# Place unmasked decoder tokens and mask tokens in their original positions
decoder_sequence[batch_range, unmasked_indices] = unmasked_decoder_tokens
decoder_sequence[batch_range, masked_indices] = mask_tokens
# Decode the full sequence
decoded_tokens = self.decoder(decoder_sequence)
# Extract the decoded tokens corresponding to the masked patches
masked_decoded_tokens = decoded_tokens[batch_range, masked_indices]- 我們調(diào)整編碼標(biāo)記以匹配解碼器預(yù)期的輸入大小self.enc_to_dec
- 我們向解碼器標(biāo)記添加位置嵌入。
- 對于蒙版位置，我們使用蒙版標(biāo)記并添加位置嵌入。
- 我們通過將未蒙版和蒙版標(biāo)記放回其原始位置來重建完整序列。
- 我們將完整序列傳遞給解碼器。
- 我們提取對應(yīng)于蒙版塊的解碼標(biāo)記。
# Reconstruct the pixel values from the masked decoded tokens
pred_pixel_values = self.to_pixels(masked_decoded_tokens)
# Compute the reconstruction loss (mean squared error)
recon_loss = F.mse_loss(pred_pixel_values, masked_patches)
return recon_loss- 我們嘗試重建蒙版塊的原始像素值。
- 我們通過將重建的塊與原始蒙版塊進行比較來計算L2損失。
參考資料：
- 參考代碼：https://github.com/FrancoisPorcher/awesome-ai-tutorials?source=post_page-----6f454b736087--------------------------------
- 論文：https://arxiv.org/abs/2111.06377
- 參考代碼：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
責(zé)任編輯：趙寧寧
來源：
小白玩轉(zhuǎn)Python
