如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20K达到57.0？
微软提出的BEiT模型，在无监督视觉表征学习领域无疑是一个重要的里程碑。它能够取得ImageNet上的88.6%和ADE20K上的57.0%的准确率，这本身就说明了其强大的能力和巨大的潜力。要深入评价BEiT，我们需要从多个维度去审视它。
首先，BEiT的核心创新——“视觉Tokenization”和“掩码自编码器”（Masked Image Modeling, MIM）的结合，是其成功的关键。
视觉Tokenization（离散化视觉信息）： 传统的Transformer模型处理的是序列数据，比如文本。而图像本质上是像素构成的连续数据。BEiT首先引入了一个“视觉Tokenizer”，它将图像分割成小的视觉块（visual patches），然后将这些块映射到离散的“视觉Token”。这使得图像数据能够被Transformer以类似于处理文本的方式来理解和处理。这就像是给图像“打上词汇”，让Transformer能够像理解句子一样理解图像的结构和内容。这里的核心挑战在于如何有效地将连续的像素信息压缩成离散的Token，同时保留关键的语义信息。
掩码自编码器（MIM）架构： 借鉴了BERT在自然语言处理（NLP）领域的成功，BEiT采用了MIM的训练范式。在训练过程中，一部分视觉Token会被随机地“掩盖”（mask），然后模型的目标是根据未被掩盖的Token来预测这些被掩盖的Token。这迫使模型去理解图像的上下文信息，学习像素之间的依赖关系，从而构建出丰富的视觉表征。这种“填空游戏”式的训练方式，使得模型能够主动地去探索图像的内部结构和语义关联，而不是仅仅被动地接收信息。
BEiT的训练理念和效果：
无监督学习的强大潜力： BEiT最大的亮点在于其“无监督”的学习方式。这意味着它不需要大量标注好的图像数据集进行训练，而是利用海量的未标注图像数据来学习通用的视觉特征。这对于解决数据标注成本高昂的问题具有重大意义。随着数据的爆炸式增长，这种无监督学习方法的重要性只会越来越凸显。
ImageNet 88.6%的意义： ImageNet是计算机视觉领域一个非常经典的基准测试集，通常用来评估模型对物体类别的识别能力。BEiT在ImageNet上取得88.6%的准确率，意味着它在没有显式指导的情况下，能够学习到足够强大的特征，从而在下游的监督学习任务（如图像分类）上表现出色。这证明了其学习到的通用视觉表征的有效性。
ADE20K 57.0%的意义： ADE20K是一个更具挑战性的数据集，它主要用于语义分割任务，即为图像中的每一个像素分配一个类别标签。在ADE20K上取得57.0%的准确率，说明BEiT不仅能理解图像的整体内容，还能掌握更精细的像素级语义信息，这对于更复杂的视觉任务如目标检测、实例分割等至关重要。能够胜任语义分割任务，进一步印证了其表征学习的鲁棒性和丰富性。
BEiT的优势和启示：
通用性： BEiT的学习范式非常通用，它并非针对特定任务而设计。这意味着通过BEiT预训练后，模型可以轻松地迁移到各种下游视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等等，只需要进行少量的微调（finetuning）。这种“预训练微调”的模式，极大地提高了模型的效率和适用性。
Transformer在视觉领域的渗透： BEiT的成功再次证明了Transformer架构在计算机视觉领域的强大潜力，也推动了更多基于Transformer的视觉模型的发展（例如Vision Transformer, Swin Transformer等）。它将NLP领域的成功经验有效地转化到了CV领域，开启了新的研究方向。
高效的数据利用： 在信息爆炸的时代，未标注数据远比标注数据丰富得多。BEiT通过无监督学习，能够充分利用这些海量数据，而无需耗费巨大的人力物力进行数据标注，这使得模型训练的效率和成本都得到了显著优化。
潜在的局限性（需要更深入的探讨）：
视觉Tokenizer的设计： 视觉Tokenizer的设计是BEiT的关键，但如何设计出最优的Tokenizer，使其在保留关键信息的同时，又能有效地减少冗余，依然是值得进一步研究的方向。不同的Tokenizer策略可能会对最终的性能产生影响。
计算资源的消耗： 尽管是无监督学习，但训练如此大规模的模型，尤其是Transformer模型，仍然需要大量的计算资源，包括GPU和时间。如何进一步优化训练效率，使其更容易被社区广泛采用，是一个需要考虑的问题。
对特定任务的泛化能力： 虽然BEiT表现出良好的通用性，但对于一些非常专业化或与训练数据分布差异较大的任务，其泛化能力可能还需要进一步的验证。
总而言之， 微软提出的BEiT模型，通过将“视觉Tokenization”与“掩码自编码器”相结合，成功地实现了强大的无监督视觉表征学习。它在ImageNet和ADE20K等重要基准上的优异表现，充分证明了其学习到的通用视觉特征的有效性。BEiT的出现，不仅在技术上是一个重要的突破，更是为未来计算机视觉领域的研究和应用指明了新的方向，尤其是在充分利用海量未标注数据方面，展现了巨大的潜力。它标志着Transformer架构在视觉领域的深入渗透，并且为解决数据标注瓶颈问题提供了新的思路。
首先，BEiT的核心创新——“视觉Tokenization”和“掩码自编码器”（Masked Image Modeling, MIM）的结合，是其成功的关键。
视觉Tokenization（离散化视觉信息）： 传统的Transformer模型处理的是序列数据，比如文本。而图像本质上是像素构成的连续数据。BEiT首先引入了一个“视觉Tokenizer”，它将图像分割成小的视觉块（visual patches），然后将这些块映射到离散的“视觉Token”。这使得图像数据能够被Transformer以类似于处理文本的方式来理解和处理。这就像是给图像“打上词汇”，让Transformer能够像理解句子一样理解图像的结构和内容。这里的核心挑战在于如何有效地将连续的像素信息压缩成离散的Token，同时保留关键的语义信息。
掩码自编码器（MIM）架构： 借鉴了BERT在自然语言处理（NLP）领域的成功，BEiT采用了MIM的训练范式。在训练过程中，一部分视觉Token会被随机地“掩盖”（mask），然后模型的目标是根据未被掩盖的Token来预测这些被掩盖的Token。这迫使模型去理解图像的上下文信息，学习像素之间的依赖关系，从而构建出丰富的视觉表征。这种“填空游戏”式的训练方式，使得模型能够主动地去探索图像的内部结构和语义关联，而不是仅仅被动地接收信息。
BEiT的训练理念和效果：
无监督学习的强大潜力： BEiT最大的亮点在于其“无监督”的学习方式。这意味着它不需要大量标注好的图像数据集进行训练，而是利用海量的未标注图像数据来学习通用的视觉特征。这对于解决数据标注成本高昂的问题具有重大意义。随着数据的爆炸式增长，这种无监督学习方法的重要性只会越来越凸显。
ImageNet 88.6%的意义： ImageNet是计算机视觉领域一个非常经典的基准测试集，通常用来评估模型对物体类别的识别能力。BEiT在ImageNet上取得88.6%的准确率，意味着它在没有显式指导的情况下，能够学习到足够强大的特征，从而在下游的监督学习任务（如图像分类）上表现出色。这证明了其学习到的通用视觉表征的有效性。
ADE20K 57.0%的意义： ADE20K是一个更具挑战性的数据集，它主要用于语义分割任务，即为图像中的每一个像素分配一个类别标签。在ADE20K上取得57.0%的准确率，说明BEiT不仅能理解图像的整体内容，还能掌握更精细的像素级语义信息，这对于更复杂的视觉任务如目标检测、实例分割等至关重要。能够胜任语义分割任务，进一步印证了其表征学习的鲁棒性和丰富性。
BEiT的优势和启示：
通用性： BEiT的学习范式非常通用，它并非针对特定任务而设计。这意味着通过BEiT预训练后，模型可以轻松地迁移到各种下游视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等等，只需要进行少量的微调（finetuning）。这种“预训练微调”的模式，极大地提高了模型的效率和适用性。
Transformer在视觉领域的渗透： BEiT的成功再次证明了Transformer架构在计算机视觉领域的强大潜力，也推动了更多基于Transformer的视觉模型的发展（例如Vision Transformer, Swin Transformer等）。它将NLP领域的成功经验有效地转化到了CV领域，开启了新的研究方向。
高效的数据利用： 在信息爆炸的时代，未标注数据远比标注数据丰富得多。BEiT通过无监督学习，能够充分利用这些海量数据，而无需耗费巨大的人力物力进行数据标注，这使得模型训练的效率和成本都得到了显著优化。
潜在的局限性（需要更深入的探讨）：
视觉Tokenizer的设计： 视觉Tokenizer的设计是BEiT的关键，但如何设计出最优的Tokenizer，使其在保留关键信息的同时，又能有效地减少冗余，依然是值得进一步研究的方向。不同的Tokenizer策略可能会对最终的性能产生影响。
计算资源的消耗： 尽管是无监督学习，但训练如此大规模的模型，尤其是Transformer模型，仍然需要大量的计算资源，包括GPU和时间。如何进一步优化训练效率，使其更容易被社区广泛采用，是一个需要考虑的问题。
对特定任务的泛化能力： 虽然BEiT表现出良好的通用性，但对于一些非常专业化或与训练数据分布差异较大的任务，其泛化能力可能还需要进一步的验证。
总而言之， 微软提出的BEiT模型，通过将“视觉Tokenization”与“掩码自编码器”相结合，成功地实现了强大的无监督视觉表征学习。它在ImageNet和ADE20K等重要基准上的优异表现，充分证明了其学习到的通用视觉特征的有效性。BEiT的出现，不仅在技术上是一个重要的突破，更是为未来计算机视觉领域的研究和应用指明了新的方向，尤其是在充分利用海量未标注数据方面，展现了巨大的潜力。它标志着Transformer架构在视觉领域的深入渗透，并且为解决数据标注瓶颈问题提供了新的思路。
网友意见
因为MAE关注到这篇文章，感觉非常赞。原作者也在知乎哦 @董力 ，大家快去关注大佬。
BEIT预训练的概述：在预训练之前，先通过VAE重建学习一个 "图像分词器"。根据学到的视觉词汇，将图像进行分词，变成离散的视觉词汇。在预训练期间，每个图都会变成图像块和视觉词汇。我们随机地遮蔽一定比例的图像块（图中的[M]）。用一个特殊的词向量[M]表示它们。然后，这些图像块输入vision Transformer。预训练任务的目的是预测原始图像的视觉词汇。根据被遮蔽的图像的编码向量来预测原始图像的视觉词汇。
为什么要构建视觉词表：直接使用像素级的自动编码器进行视觉预训练会促使模型关注短距离的依赖性和高频的细节（Ramesh等人，2021）。BEIT通过预测离散的视觉词汇克服了上述问题，它将细节总结为高层次的抽象。
自答一波，近期，关于vision transformer的无监督研究也可谓是一波爆发：
- Mocov3: An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers
- DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers
- MST: Masked Self-Supervised Transformer for Visual Representation
- BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers
- EsViT: Efficient Self-supervised Vision Transformers for Representation Learning
- Image BERT Pre-training with Online Tokenizer
- Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
在这众多的工作中，还是微软提出的BEiT更为亮眼，因为从方法上看它这里的masked image modeling和NLP中的Bert非常相似，和现在主流的对比学习完全不同，我觉得BEiT最重要的是引入了DALL.E中的Tokenier使图像转变为visual tokens，这就让masked image modeling更加容易实现了。其实之前ViT也尝试过masked patch prediction，不过只是简单地预测patch的mean color，效果并不出色，而BEiT的效果明显上了一个大台阶，刷新了一波SOTA。（不过BEiT只给了finetune的效果，貌似没有给linear probing结果）
其实关于masked image modeling，商汤的MST和微软的另外一篇工作EsViT也涉及了。这两篇工作都是借鉴了Facebook的工作DINO，DINO采用的是自蒸馏方法来无监督训练，在效果上ViT-B/8在ImageNet的linear probing达到了80.1，超过之前的无监督学习方法。
而商汤的MST是将DINO的自蒸馏和masked token方法结合在一起了，不过这里的masked部分是mask部分patchs，训练的pretext task是重建图像，在同等条件下效果超过DINO。
微软的EsViT是在DINO的基础上提出了一个region level task，这个task是模拟Bert中的MLM任务，对于每个patch token，其soft label由teacher给出，studet只需要使prediction接近teacher给出的target即可。一个非常重要的点是EsViT可用于训练mutil-stage模型，比如Swin Transformer。在效果上，基于Swin-B/W = 14的EsViT在ImageNet上linear evaluation为81.3，超过之前所有的无监督方法：
相信，未来会有更多关于vision transfomer的无监督工作！
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