如何评价 Kaiming 团队新作 Masked Autoencoders (MAE)？
Kaiming 团队的新作 Masked Autoencoders (MAE)，这可以说是最近计算机视觉领域里一股非常强劲的新势力。要评价 MAE，咱们得从几个关键点说起，它到底带来了什么新东西，又解决了什么老问题，以及它在实际应用中能给我们带来什么惊喜。
首先，MAE 的核心思想，我个人觉得是“简洁而强大”。它借鉴了自然语言处理（NLP）领域 BERT 的 Masked Language Model（MLM）的思想，将其巧妙地应用到了视觉领域。你可以把它想象成一个“打马赛克”的画家。它会给一张图片打上很多马赛克（即遮盖掉一部分图像块），然后让一个神经网络去“猜”这些丢失的部分应该是什么样子，并把它们“画”回来。
MAE 的具体工作方式：
1. 掩码（Masking）策略： 这是 MAE 的灵魂。它不是随机地遮盖图像的像素，而是以图像块（patches）为单位进行遮盖。更重要的是，MAE 采用了一种高比例的随机掩码，比如遮盖掉 75% 甚至 80% 的图像块。这跟之前很多自监督学习方法（比如对比学习）的策略非常不一样，后者通常只随机改变一小部分数据。这种高比例的掩码迫使模型不得不去理解图像的全局结构和上下文信息，而不仅仅是关注局部细节。
2. 编码器（Encoder）的轻量化： MAE 的编码器非常“懒”。它只处理那些未被掩盖的图像块。也就是说，如果一张图片有 256 个图像块，MAE 的编码器只需要处理那 64 个可见的块。这极大地提高了训练效率，减少了计算量。你可以想象一下，让画家只画出图片中露出来的那一部分，而不是面对整张画布。
3. 解码器（Decoder）的“填补”任务： MAE 的解码器才是真正进行“修复”工作的。它接收编码器输出的表示，以及一些特殊的“掩码”标记（表示被遮盖的部分），然后尝试将这些信息“拼接”起来，重构出完整的图像，或者说预测出被掩盖的图像块。这个“填补”的过程，其实就是模型在学习图像的语义和结构。
MAE 的亮点与优势：
高效的预训练： MAE 带来的最显著的优势之一就是训练效率的巨大提升。由于编码器只处理可见的图像块，并且掩码比例很高，MAE 在同等计算资源下，可以比其他自监督学习方法更快地收敛，并且达到更好的效果。这一点对于大规模数据集的预训练至关重要。
强大的表示学习能力： 通过高比例的掩码和重构任务，MAE 能够学习到非常通用且鲁棒的视觉表示。这些表示包含了丰富的语义信息和空间结构，使得在下游任务（如图像分类、目标检测、语义分割等）上进行微调时，只需要很少的标注数据就能取得非常好的性能。这正是自监督学习的终极目标——利用无标注数据来提升模型在有标注数据上的表现。
简洁的框架： 相比于一些复杂的自监督学习方法（比如需要构建各种负样本对的对比学习），MAE 的框架非常简洁。它只有编码器、解码器和一个重构损失函数。这种简洁性也使得 MAE 更容易理解和实现。
对 Transformer 的高度契合： MAE 的设计与 Transformer 架构非常契合。Transformer 的自注意力机制天然擅长处理序列信息，而 MAE 将图像分割成图像块序列，然后进行掩码和重构，恰好可以发挥 Transformer 的优势。
MAE 的一些思考点：
解码器的作用： 早期版本的 MAE 使用了一个轻量级的解码器。研究表明，解码器的作用主要是为了将编码器提取的特征“拉升”回原始图像分辨率，然后进行像素级的重构。对于下游任务而言，最终的价值体现在编码器学习到的表示上。这表明，MAE 的核心能力在于编码器。
与对比学习的对比： MAE 和对比学习是当前自监督学习领域最主流的两种范式。对比学习侧重于学习“区分”不同样本的能力，而 MAE 则侧重于“生成”和“理解”数据本身。两者各有千秋，在不同的下游任务上可能表现出不同的优势。MAE 的成功也为自监督学习开辟了另一条重要路径。
未来发展方向： 尽管 MAE 已经非常出色，但未来的研究方向也显而易见。比如，如何进一步提升解码器的效率，或者探索其他类型的重构目标。另外，MAE 在视频、3D 数据等更复杂的领域能否同样有效，也是值得关注的。
总结一下， Kaiming 团队的 MAE 绝对是近几年来计算机视觉领域的一大突破。它以一种非常“偷懒”又“聪明”的方式，解决了自监督预训练的效率和效果问题。其高比例掩码和高效编码器设计，使得模型能够学习到非常强大的视觉表示，并在各种下游任务中展现出卓越的泛化能力。MA E 的成功，不仅是技术上的飞跃，也为我们理解和利用无标注数据提供了新的思路和方法。它让我想起，有时候最简单的想法，反而能带来最深刻的变革。
首先，MAE 的核心思想，我个人觉得是“简洁而强大”。它借鉴了自然语言处理（NLP）领域 BERT 的 Masked Language Model（MLM）的思想，将其巧妙地应用到了视觉领域。你可以把它想象成一个“打马赛克”的画家。它会给一张图片打上很多马赛克（即遮盖掉一部分图像块），然后让一个神经网络去“猜”这些丢失的部分应该是什么样子，并把它们“画”回来。
MAE 的具体工作方式：
1. 掩码（Masking）策略： 这是 MAE 的灵魂。它不是随机地遮盖图像的像素，而是以图像块（patches）为单位进行遮盖。更重要的是，MAE 采用了一种高比例的随机掩码，比如遮盖掉 75% 甚至 80% 的图像块。这跟之前很多自监督学习方法（比如对比学习）的策略非常不一样，后者通常只随机改变一小部分数据。这种高比例的掩码迫使模型不得不去理解图像的全局结构和上下文信息，而不仅仅是关注局部细节。
2. 编码器（Encoder）的轻量化： MAE 的编码器非常“懒”。它只处理那些未被掩盖的图像块。也就是说，如果一张图片有 256 个图像块，MAE 的编码器只需要处理那 64 个可见的块。这极大地提高了训练效率，减少了计算量。你可以想象一下，让画家只画出图片中露出来的那一部分，而不是面对整张画布。
3. 解码器（Decoder）的“填补”任务： MAE 的解码器才是真正进行“修复”工作的。它接收编码器输出的表示，以及一些特殊的“掩码”标记（表示被遮盖的部分），然后尝试将这些信息“拼接”起来，重构出完整的图像，或者说预测出被掩盖的图像块。这个“填补”的过程，其实就是模型在学习图像的语义和结构。
MAE 的亮点与优势：
高效的预训练： MAE 带来的最显著的优势之一就是训练效率的巨大提升。由于编码器只处理可见的图像块，并且掩码比例很高，MAE 在同等计算资源下，可以比其他自监督学习方法更快地收敛，并且达到更好的效果。这一点对于大规模数据集的预训练至关重要。
强大的表示学习能力： 通过高比例的掩码和重构任务，MAE 能够学习到非常通用且鲁棒的视觉表示。这些表示包含了丰富的语义信息和空间结构，使得在下游任务（如图像分类、目标检测、语义分割等）上进行微调时，只需要很少的标注数据就能取得非常好的性能。这正是自监督学习的终极目标——利用无标注数据来提升模型在有标注数据上的表现。
简洁的框架： 相比于一些复杂的自监督学习方法（比如需要构建各种负样本对的对比学习），MAE 的框架非常简洁。它只有编码器、解码器和一个重构损失函数。这种简洁性也使得 MAE 更容易理解和实现。
对 Transformer 的高度契合： MAE 的设计与 Transformer 架构非常契合。Transformer 的自注意力机制天然擅长处理序列信息，而 MAE 将图像分割成图像块序列，然后进行掩码和重构，恰好可以发挥 Transformer 的优势。
MAE 的一些思考点：
解码器的作用： 早期版本的 MAE 使用了一个轻量级的解码器。研究表明，解码器的作用主要是为了将编码器提取的特征“拉升”回原始图像分辨率，然后进行像素级的重构。对于下游任务而言，最终的价值体现在编码器学习到的表示上。这表明，MAE 的核心能力在于编码器。
与对比学习的对比： MAE 和对比学习是当前自监督学习领域最主流的两种范式。对比学习侧重于学习“区分”不同样本的能力，而 MAE 则侧重于“生成”和“理解”数据本身。两者各有千秋，在不同的下游任务上可能表现出不同的优势。MAE 的成功也为自监督学习开辟了另一条重要路径。
未来发展方向： 尽管 MAE 已经非常出色，但未来的研究方向也显而易见。比如，如何进一步提升解码器的效率，或者探索其他类型的重构目标。另外，MAE 在视频、3D 数据等更复杂的领域能否同样有效，也是值得关注的。
总结一下， Kaiming 团队的 MAE 绝对是近几年来计算机视觉领域的一大突破。它以一种非常“偷懒”又“聪明”的方式，解决了自监督预训练的效率和效果问题。其高比例掩码和高效编码器设计，使得模型能够学习到非常强大的视觉表示，并在各种下游任务中展现出卓越的泛化能力。MA E 的成功，不仅是技术上的飞跃，也为我们理解和利用无标注数据提供了新的思路和方法。它让我想起，有时候最简单的想法，反而能带来最深刻的变革。
网友意见
看完文章自问自答抛砖引玉一下
整篇文章看完最大的感受是，这真的又是一篇很 Kaiming 风格的工作，即抛掉那些前人方法里繁琐的部分，用简单明了的方式整出强大的性能，简单又 work，令人佩服。主要体现在一下几个方面：
- 首先这种 predict masked patches 的预训练方法之前也有几篇不错的了 (例如这个回答总结的)，像之前读过的 BEiT，它是把 image patch tokenize 成离散的数值 (VQ-VAE 那套)，然后做预测；而这篇 MAE 直接说，不用这样，直接重建 RGB 像素值即可，还做了几个 downstream task 证明 tokenize is not necessary
- 相比 contrastive learning，这里无需复杂的 data augmentation，crop+flip 就能搞定
- 不需要复杂的 mask patch sampling，直接 random uniform 就好
- 虽然没像 MoCo 一样放 pytorch 伪代码，但也是看一眼就能理解怎么实现 (但这几百块卡可不是那么简单的 lol)
一些 takeaway message：
- 关于 image VS language 的区别，有一段很好的描述：
Information density is different between language and vision. Languages are human-generated signals that are highly semantic and information-dense. When training a model to predict only a few missing words per sentence, this task appears to induce sophisticated language understanding. Images, on the contrary, are natural signals with heavy spatial redundancy -- e.g., a missing patch can be recovered from neighboring patches with little high-level understanding of parts, objects, and scenes
也正因此本文选择 mask 掉非常大比例的 patch (70%) 以求达到
This strategy largely reduces redundancy and creates a challenging self-supervisory task that requires holistic understanding beyond low-level image statistics
- Positional embedding 真的是太神奇了... Transformer 这种结构下，只要加上 PE，这种 (乱七八糟的) patch 序列输入，模型就能学到很好的表征，推特上有人说：
Frankly, this is probably closer than convnets to how humans comprehend visual scenes: a very small number of high acuity patches generated by fast microsaccades
可说实话我不觉得，上图中那种 sparse patch input，我上我不行；其实当初我看到有人讨论为何 reconstruction pretext task 不有效，论据是“一个人可能对一张百元大钞很清楚 (理解语义、好的表征)，但你让他凭空画出来，大部分人做不到”，不过本文模型的 reconstruction 结果也是比较模糊，从这个角度想反而印证了这个说法？
- 纯粹是 random thought，之前和朋友讨论为何 vision pre-training 没法像 NLP pre-training 一样做那么多任务 (特指 Prompt 那样无需 finetune 直接 zero-shot)，一个原因在于 NLP task 大多可以转换成 word prediction，既然 NLP pre-training 就是在做 word prediction，自然就可以 zero-shot。可是 CV 很多任务的输出域 (domain，或者说模态 modality，不知道如何表达) 在 pre-training 中根本不存在，例如，detection 的输出是 bbox 坐标，是一些数字，但无监督预训练里哪里根本没有见到“数字”这个概念，再比如 segmentation 输出 probability mask，也可以认为是和 pure image 处于不同的 domain (就好比，如果在 NLP pre-training 中 model tokenizer 的字典里就没有这个词，那自然没法拿去 zero-shot)。鉴于 position embedding 这么强大，是不是可以做点文章，例如把位置信息引进来，使得预训练完的模型可以拿去做 zero-shot detection (不知道有没有类似的工作了，题主对于这个领域也不是很了解 orz)
总之是一篇很 kaiming 很不错的文章，文章在 Introduction 结尾处提到：
In these tasks, our pre-training achieves better results than its supervised pre-training counterparts, and more importantly, we observe significant gains by scaling up models. These observations are aligned with those witnessed in self-supervised pre-training in NLP [14, 40, 41, 4] and we hope that they will enable our field to explore a similar trajectory
又有谁知道呢？期待各路大佬的后续跟进
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