[62] What to Hide from Your Students: Attention-Guided Masked Image Modeling

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TL;DR

• task : self-supervised learning -> image classification, object detection, image segmentation
• problem : SSL에서 사용하고 있는 Masked Image Modling(MIM)에서 mask되는 토큰을 선택하는 전략에 대해 생각해보자
• idea : ViT에 넣었을 때 attention score가 높게 걸리는 걸 마스킹하자!
• architecture : teacher ViT가 모든 input tokens를 받고 attention score가 높은걸 masking. student는 MIM 태스크를 품. teacher의 weight는 student의 weight의 exponential moving average(EMA)로 업데이트 됨. 아키텍쳐는 ViT-S/16
• objective : MIM loss(=reconstruction loss), distillation loss(student과 teacher의 [CLS] 토큰에 대한 output 차이)
• baseline : iBOT, DINO, MST
• data : ImageNet-1k for pretraining, CIFAR-10, CIFAR-100, Oxford Flower, COCO, ADE20K
• result : random masking보다 높은 성능
• contribution : MIM에서 masking strategy 탐색
• limitation or 이해 안되는 부분 :

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