本文主要是介绍SimMIM：一种更简单的MIM方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
自从何恺明的MAE（←点击蓝字查看文章详情）出来之后，基于MIM（Masked Image Modeling）的无监督学习方法越来越受到关注。这里介绍一篇和MAE同期的工作：SimMIM: A Simple Framework for Masked Image Modeling，研究团队是微软亚研院。
SimMIM和MAE有很多相似的设计和结论，而且效果也比较接近，比如基于ViT-B的模型无监督训练后再finetune可以ImageNet数据集达到83.8%的top1 accuray（MAE为83.6%）。不过相比MAE，SimMIM更加简单，而且也可以用来无监督训练金字塔结构的vision transformer模型如swin transformer等。目前SimMIM实现代码已经开源，本文将基于论文和源码对SimMIM方法进行解读。
算法原理
SimMIM采用最简单的MIM方法：随机mask掉输入图像的一部分patch，然后通过encoder-decoder来预测masked patchs的原始像素值。算法原理图如上图所示，从设计方面和MAE基本一致。SimMIM的主要结论如下：
-
直接对图像采用简单的random mask是非常简单有效的方法；
-
直接回归原始的像素的RGB值不比BEiT采用的分类效果差；
-
decoder采用轻量级的设计（直接采用一个线性层）也能得到很好的效果；
这些结论也是在MAE论文中得到了验证。那么SimMIM和MAE的区别在哪里呢？主要有以下两点：
-
SimMIM的encoder同时处理visible tokens和masked tokens，而MAE的encoder只处理visible tokens；
-
SimMIM的decoder只采用一个线性层来回归像素值，而MAE的decoder采用transformer结构；
第2个差异带来的影响相对很小，因为两个论文都证明了decoder设计对性能影响较小。主要的差异点是第一个，MAE训练时只处理visible tokens一方面可以加速训练（减少了计算量），同时也可以减少pre-training和deploy之间的gap（deploy时输入是非masked的图像，无masked token），MAE实验也证明只处理visible tokens可以提升linear probing性能：73.5% vs 59.6%。
而SimMIM是处理所有的tokens，从实验结果上看也符合MAE的结论，SimMIM方法得到的ViT-B模型的linear probing只有56.7%，不过这不并不会影响finetune后的性能，关于这点MAE论文也论证了。不过SimMIM这样做带来的一个好处是可以用来训练其它非“同质结构”模型，比如swin transformer，由于它各个stage间要对patch进行merge操作，所以token并不是像ViT那样一成不变的。下面我们具体介绍SimMIM的各个部分，这里默认实验都是以Swin-B为encoder，为了减少实验成本，输入图像大小为192x192（原来是224），window size设置为6（原来是7），预训练epoch为100。
Masking Strategy
SimMIM的masking策略按照一定mask ratio随机mask掉一部分patch。在MAE中，masked patch size和ViT的patch size是一致的，比如ViT-B/16模型，masked patch size就要设计为16x16，然后用一个可学习的masked token来代替。但是对于SimMIM，其设计masked patch size不一定等于模型的patch size，比如ViT模型masked patch size可以是32x32，理论上mask patch size只要是ViT模型patch size的整数倍就可以，因此此时每个mask掉的patch可以整分成和模型patch一样大小的若干个patch。
对于金字塔结构的swin transformer，每个stage的patch size是不同的，比如第一个stage的patch size是4x4，而最后一个stage的patch size是32x32，此时设计的mask patch size只需要是第一个stage的patch size整数就好。无论
这篇关于SimMIM：一种更简单的MIM方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
