如何评价FAIR提出的MaskFeat：一种适用图像和视频分类的自监督学习方法？
MaskFeat：解构掩码，重塑视觉表征——一种通用的自监督学习范式
FAIR（Facebook AI Research）提出的MaskFeat，无疑为自监督学习（SSL）领域注入了一股新活力。这篇论文的核心思想在于，通过一种简洁而强大的掩码预测机制，实现了在图像和视频分类任务上取得令人瞩目的成果。它不仅仅是一种新的算法，更像是一种对视觉表征学习范式的深刻洞察与重塑。
核心思想的“巧思”：从像素重构到特征重建
MaskFeat最吸引人的地方，在于它巧妙地将过去在NLP领域大放异彩的掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）思想，迁移到了视觉领域。不同于早期SSL方法（如SimCLR、MoCo）强调数据增强后的表征对比，MaskFeat选择了一条更为“具象”的道路——让模型预测被掩盖部分的“视觉特征”。
具体来说，MaskFeat的做法是：
1. 局部掩码（Local Masking）： 论文中强调了“局部”掩码的重要性。这意味着它不会像一些方法那样一次性掩盖大片区域，而是随机地、分散地掩盖图像或视频中的多个“块”（patches）。这种局部性设计，迫使模型去学习上下文信息，理解块与块之间的空间关系和语义关联。
2. 全局特征编码（Global Feature Encoding）： 为了预测被掩盖块的特征，MaskFeat需要一个能够捕捉全局上下文信息的编码器。这通常是一个Transformer架构，它能够有效地处理长距离依赖关系，将整个输入序列（图像或视频的patch序列）编码成一系列全局特征。
3. 掩码块特征预测（Masked Patch Feature Prediction）： 这是MaskFeat的核心创新点。在编码器生成全局特征后，模型会尝试通过这些全局特征来“重构”被掩盖块的视觉特征。这个“重构”并非简单的像素级重构，而是预测掩码块在某个特定特征空间（例如，Transformer的中间层特征）的表示。这里通常会引入一个“解码器”或者直接使用Transformer的自注意力机制来完成这一任务。
为何说它“巧思”？
突破了像素级重构的局限： 传统的自编码器（Autoencoder）致力于像素级重构，虽然也能学习到一些特征，但容易关注局部细节，对高层语义的捕捉相对较弱。MaskFeat直接跳过像素，关注特征空间，这使得模型更有可能学习到更抽象、更具判别力的语义信息。
与Transformer架构的天然契合： Transformer的注意力机制本身就擅长处理序列数据和捕获上下文关系。将Transformer应用于图像（Vision Transformer, ViT）或视频（Video Vision Transformer, ViTB）后，MaskFeat的局部掩码和特征预测机制能够充分发挥Transformer的优势，挖掘出丰富的空间和时序信息。
理论上的普适性： 无论是图像还是视频，都可以被分解为一系列具有空间（或时空）关系的“块”。因此，MaskFeat的掩码预测范式具有天然的普适性，能够统一处理这两种模态。
MaskFeat的优势与亮点：
强大的表征能力： 通过预测被掩盖块的特征，MaskFeat迫使模型学习理解图像或视频的上下文信息、局部结构以及不同部分之间的语义关联。这种学习过程能够生成更具判别力和泛化能力的视觉表征。
统一的图像和视频学习范式： MaskFeat是为数不多的能够无缝地应用于图像和视频分类的自监督学习方法之一。这展示了其设计思想的通用性和鲁棒性，大大简化了多模态SSL的研究路径。
高效的学习效率： 相较于一些需要大量负样本对的对比学习方法，MaskFeat的掩码预测任务更直接，训练过程可能更加高效。它专注于预测“缺失”的信息，而非在海量负样本中寻找相似性。
鲁棒性与泛化性： MaskFeat在下游任务（如图像分类、物体检测、语义分割，以及视频分类、动作识别）上表现出了出色的性能，表明其学习到的表征具有良好的迁移性和泛化能力。这得益于其对数据内在结构的深入挖掘。
可解释性（一定程度上）： 相较于纯粹的对比学习，MaskFeat的“预测”行为在某种程度上提供了更易于理解的学习过程。我们可以想象模型正在“填补空白”，这比抽象的“拉近相似样本，推远不相似样本”更容易把握。
MaskFeat在视频领域的贡献：
将MaskFeat的思想迁移到视频领域，FAIR的贡献尤为突出。视频数据包含丰富的时序信息，如何有效地学习这些时序依赖是关键。MaskFeat通过以下方式应对：
时空掩码（Spatiotemporal Masking）： 在视频中，掩码不仅可以应用于空间维度（图像帧内的不同区域），还可以应用于时间维度（不同时间点的帧）。这种时空掩码能够促使模型学习到帧与帧之间的动态关系、动作的连续性以及事件的演变过程。
视频Transformer（ViTB等）： 配合用于视频处理的Transformer架构，MaskFeat能够有效地将视频分解为时空“立方体”（cubes）或“块”（patches），并利用Transformer强大的时空注意力机制来捕获跨帧和帧内的依赖关系。
预测时空上下文： 通过预测被掩盖的时空块的特征，模型被迫理解事件在时间上的连贯性以及空间上的相互作用，这对于诸如动作识别、事件检测等下游视频任务至关重要。
与其他SSL方法的比较（更细致地）：
与对比学习（SimCLR, MoCo）的对比： 对比学习的核心在于“相似性度量”。它通过最大化同一数据的不同增强视图之间的相似性，最小化不同数据样本之间的相似性来学习表征。MaskFeat则是一种“生成式”或“预测式”的学习。它不是直接对比，而是通过填充缺失来学习。从这个角度看，MaskFeat可能更侧重于理解数据的内在结构和上下文联系，而对比学习更侧重于学习判别性的特征。
与自编码器（MAE, CAE）的对比： Masked Autoencoders (MAE) 也是一种掩码预测方法，但MAE通常侧重于像素级重构，或者使用EncoderDecoder结构来重构原始像素。MaskFeat则更进一步，它预测的是“特征”而不是像素。这意味着MaskFeat的学习目标更高层、更抽象。MAE强调重建“完整的图像”，而MaskFeat强调重建“被掩盖部分的语义信息”。
与掩码语言模型的相似性： BERT在NLP中的成功，证明了掩码预测是一种强大的预训练范式。MaskFeat是将这一思路推广到视觉领域。NLP的MLM预测被掩盖的单词，视觉的MaskFeat预测被掩盖的块的特征。两者都依赖于模型对上下文的理解能力。
挑战与未来展望：
虽然MaskFeat取得了显著的成就，但仍有一些值得探讨和改进的地方：
掩码策略的优化： 不同的掩码策略（如掩码的密度、大小、形状、分布）可能会对学习效果产生影响。如何找到最优的掩码策略，尤其是在视频这种高维数据上，仍然是一个研究方向。
解码器设计： 预测被掩盖块的特征，其解码器的设计也至关重要。如何设计一个高效且强大的解码器，能够充分利用全局上下文信息来重构局部特征，是提升性能的关键。
计算成本： 尽管MaskFeat的学习效率可能优于某些对比学习方法，但Transformer模型本身仍然具有较高的计算成本，尤其是在处理高分辨率图像或长视频时。如何进一步降低计算成本，使其更易于部署，是实际应用中需要考虑的问题。
对不同模态的深入探索： MaskFeat已成功应用于图像和视频，未来还可以探索其在多模态融合（如视频+文本）等领域的潜力。
总结：
MaskFeat并非仅仅是另一种自监督学习算法的出现，它更像是一个概念的飞跃。它巧妙地将“预测缺失”这一强大的学习范式，成功地从文本领域迁移到视觉领域，并统一了图像和视频的学习路径。通过让模型去“重建”被掩盖块的“特征”，MaskFeat迫使模型深入理解数据的内在结构、上下文关系以及时空依赖，从而学习到更具判别力和泛化能力的视觉表征。它为如何在大规模无标签数据上进行有效的视觉表征学习，提供了新的思路和强大的工具，预示着自监督学习在未来视觉AI领域将扮演更加核心的角色。FAIR通过MaskFeat，再一次证明了跨领域知识迁移和对基本学习机制的深刻洞察，是推动AI技术进步的重要驱动力。
FAIR（Facebook AI Research）提出的MaskFeat，无疑为自监督学习（SSL）领域注入了一股新活力。这篇论文的核心思想在于，通过一种简洁而强大的掩码预测机制，实现了在图像和视频分类任务上取得令人瞩目的成果。它不仅仅是一种新的算法，更像是一种对视觉表征学习范式的深刻洞察与重塑。
核心思想的“巧思”：从像素重构到特征重建
MaskFeat最吸引人的地方，在于它巧妙地将过去在NLP领域大放异彩的掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）思想，迁移到了视觉领域。不同于早期SSL方法（如SimCLR、MoCo）强调数据增强后的表征对比，MaskFeat选择了一条更为“具象”的道路——让模型预测被掩盖部分的“视觉特征”。
具体来说，MaskFeat的做法是：
1. 局部掩码（Local Masking）： 论文中强调了“局部”掩码的重要性。这意味着它不会像一些方法那样一次性掩盖大片区域，而是随机地、分散地掩盖图像或视频中的多个“块”（patches）。这种局部性设计，迫使模型去学习上下文信息，理解块与块之间的空间关系和语义关联。
2. 全局特征编码（Global Feature Encoding）： 为了预测被掩盖块的特征，MaskFeat需要一个能够捕捉全局上下文信息的编码器。这通常是一个Transformer架构，它能够有效地处理长距离依赖关系，将整个输入序列（图像或视频的patch序列）编码成一系列全局特征。
3. 掩码块特征预测（Masked Patch Feature Prediction）： 这是MaskFeat的核心创新点。在编码器生成全局特征后，模型会尝试通过这些全局特征来“重构”被掩盖块的视觉特征。这个“重构”并非简单的像素级重构，而是预测掩码块在某个特定特征空间（例如，Transformer的中间层特征）的表示。这里通常会引入一个“解码器”或者直接使用Transformer的自注意力机制来完成这一任务。
为何说它“巧思”？
突破了像素级重构的局限： 传统的自编码器（Autoencoder）致力于像素级重构，虽然也能学习到一些特征，但容易关注局部细节，对高层语义的捕捉相对较弱。MaskFeat直接跳过像素，关注特征空间，这使得模型更有可能学习到更抽象、更具判别力的语义信息。
与Transformer架构的天然契合： Transformer的注意力机制本身就擅长处理序列数据和捕获上下文关系。将Transformer应用于图像（Vision Transformer, ViT）或视频（Video Vision Transformer, ViTB）后，MaskFeat的局部掩码和特征预测机制能够充分发挥Transformer的优势，挖掘出丰富的空间和时序信息。
理论上的普适性： 无论是图像还是视频，都可以被分解为一系列具有空间（或时空）关系的“块”。因此，MaskFeat的掩码预测范式具有天然的普适性，能够统一处理这两种模态。
MaskFeat的优势与亮点：
强大的表征能力： 通过预测被掩盖块的特征，MaskFeat迫使模型学习理解图像或视频的上下文信息、局部结构以及不同部分之间的语义关联。这种学习过程能够生成更具判别力和泛化能力的视觉表征。
统一的图像和视频学习范式： MaskFeat是为数不多的能够无缝地应用于图像和视频分类的自监督学习方法之一。这展示了其设计思想的通用性和鲁棒性，大大简化了多模态SSL的研究路径。
高效的学习效率： 相较于一些需要大量负样本对的对比学习方法，MaskFeat的掩码预测任务更直接，训练过程可能更加高效。它专注于预测“缺失”的信息，而非在海量负样本中寻找相似性。
鲁棒性与泛化性： MaskFeat在下游任务（如图像分类、物体检测、语义分割，以及视频分类、动作识别）上表现出了出色的性能，表明其学习到的表征具有良好的迁移性和泛化能力。这得益于其对数据内在结构的深入挖掘。
可解释性（一定程度上）： 相较于纯粹的对比学习，MaskFeat的“预测”行为在某种程度上提供了更易于理解的学习过程。我们可以想象模型正在“填补空白”，这比抽象的“拉近相似样本，推远不相似样本”更容易把握。
MaskFeat在视频领域的贡献：
将MaskFeat的思想迁移到视频领域，FAIR的贡献尤为突出。视频数据包含丰富的时序信息，如何有效地学习这些时序依赖是关键。MaskFeat通过以下方式应对：
时空掩码（Spatiotemporal Masking）： 在视频中，掩码不仅可以应用于空间维度（图像帧内的不同区域），还可以应用于时间维度（不同时间点的帧）。这种时空掩码能够促使模型学习到帧与帧之间的动态关系、动作的连续性以及事件的演变过程。
视频Transformer（ViTB等）： 配合用于视频处理的Transformer架构，MaskFeat能够有效地将视频分解为时空“立方体”（cubes）或“块”（patches），并利用Transformer强大的时空注意力机制来捕获跨帧和帧内的依赖关系。
预测时空上下文： 通过预测被掩盖的时空块的特征，模型被迫理解事件在时间上的连贯性以及空间上的相互作用，这对于诸如动作识别、事件检测等下游视频任务至关重要。
与其他SSL方法的比较（更细致地）：
与对比学习（SimCLR, MoCo）的对比： 对比学习的核心在于“相似性度量”。它通过最大化同一数据的不同增强视图之间的相似性，最小化不同数据样本之间的相似性来学习表征。MaskFeat则是一种“生成式”或“预测式”的学习。它不是直接对比，而是通过填充缺失来学习。从这个角度看，MaskFeat可能更侧重于理解数据的内在结构和上下文联系，而对比学习更侧重于学习判别性的特征。
与自编码器（MAE, CAE）的对比： Masked Autoencoders (MAE) 也是一种掩码预测方法，但MAE通常侧重于像素级重构，或者使用EncoderDecoder结构来重构原始像素。MaskFeat则更进一步，它预测的是“特征”而不是像素。这意味着MaskFeat的学习目标更高层、更抽象。MAE强调重建“完整的图像”，而MaskFeat强调重建“被掩盖部分的语义信息”。
与掩码语言模型的相似性： BERT在NLP中的成功，证明了掩码预测是一种强大的预训练范式。MaskFeat是将这一思路推广到视觉领域。NLP的MLM预测被掩盖的单词，视觉的MaskFeat预测被掩盖的块的特征。两者都依赖于模型对上下文的理解能力。
挑战与未来展望：
虽然MaskFeat取得了显著的成就，但仍有一些值得探讨和改进的地方：
掩码策略的优化： 不同的掩码策略（如掩码的密度、大小、形状、分布）可能会对学习效果产生影响。如何找到最优的掩码策略，尤其是在视频这种高维数据上，仍然是一个研究方向。
解码器设计： 预测被掩盖块的特征，其解码器的设计也至关重要。如何设计一个高效且强大的解码器，能够充分利用全局上下文信息来重构局部特征，是提升性能的关键。
计算成本： 尽管MaskFeat的学习效率可能优于某些对比学习方法，但Transformer模型本身仍然具有较高的计算成本，尤其是在处理高分辨率图像或长视频时。如何进一步降低计算成本，使其更易于部署，是实际应用中需要考虑的问题。
对不同模态的深入探索： MaskFeat已成功应用于图像和视频，未来还可以探索其在多模态融合（如视频+文本）等领域的潜力。
总结：
MaskFeat并非仅仅是另一种自监督学习算法的出现，它更像是一个概念的飞跃。它巧妙地将“预测缺失”这一强大的学习范式，成功地从文本领域迁移到视觉领域，并统一了图像和视频的学习路径。通过让模型去“重建”被掩盖块的“特征”，MaskFeat迫使模型深入理解数据的内在结构、上下文关系以及时空依赖，从而学习到更具判别力和泛化能力的视觉表征。它为如何在大规模无标签数据上进行有效的视觉表征学习，提供了新的思路和强大的工具，预示着自监督学习在未来视觉AI领域将扮演更加核心的角色。FAIR通过MaskFeat，再一次证明了跨领域知识迁移和对基本学习机制的深刻洞察，是推动AI技术进步的重要驱动力。
网友意见
利益相关：做过且正在做自监督学习相关研究，认识本文的一作，并且讨论过近期发展趋势。
一句话评价：MaskFeat提供了一条新的线索，让我们能够审视手工特征在生成式模型中的作用。
但是，从整体看今年这波自监督学习的工作（包括但不限于BEIT、iBOT、MAE、SimMIM、PeCo、SaGe、MaskFeat），我感受到的迷茫比希望要更多一些。
下面简单解释一下我的观点。限于个人水平，很多看法并不全面，还请轻喷。
自监督学习，本质上就是要解决一个问题：新知识从哪里来？过去几年，业界经历了基于几何的学习方法（包括预测patch相对位置、预测图像旋转角度等）、基于对比的学习方法（包括instance discrimination、feature prediction等）后，终于开始回归最本源的，基于生成的学习方法。然而，在基于生成的学习中，我们必然面临一个核心问题：如何判断生成图像的质量？
这个问题，我曾经在之前的文章https://arxiv.org/abs/2105.13978中讨论过，文章大意可参见上面的知乎链接。我的观点是：解决图像质量判断问题，等价于解决新知识从哪里来的问题，也就等价于自监督学习本身。在我们用各种方式扰乱输入的情况下（包括我一直倡议的对图像信号做压缩），像素级评测恢复效果显然不是最佳方案。相信这个道理大家都懂，但是大家是如何做的呢？看看近期的工作：
- MAE、SimMIM：直接用像素评判；
- BEIT、PeCo：使用一个离线预训练的tokenizer：这个tokenizer和VQ-VAE挂钩，而VQ-VAE的目标是恢复像素——因此几乎可以认为，这种tokenizer的作用和像素级恢复是相当的；
- iBOT：将上述tokenizer改为在线训练，利用类似于teacher-student的方式做监督——我很喜欢它无需引入离线预训练的性质，虽然它的训练效率要低一些；
- SaGe：使用一个离线BYOL预训练的网络来抽特征；
- MaskFeat：使用手工的HOG特征——这是2005年的CVPR paper，新人们有多少能第一时间反应出HOG是啥玩意儿的？
然后重点来了：根据我们的研判，上述几种方法的效果，其实没有很本质的差别。这波工作只所以能够达到看似很高的性能，关键在于vision transformer的应用，以及它和masked image modeling任务的绝妙配合。当然，一组组优秀的参数也是功不可没的。
这意味着什么呢？视觉自监督领域做了这么些年，从最早的生成式学习出发，绕了一圈，又回到生成式学习。到头来，我们发现像素级特征跟各种手工特征、tokenizer、甚至离线预训练网络得到的特征，在作为判断生成图像质量方面，没有本质区别。也就是说，自监督也许只是把模型和参数调得更适合下游任务，但在“新知识从哪里来”这个问题上，并没有任何实质进展。
诚然，大家可以说：视觉自监督不需要学习任何知识，只需要拟合给定数据集的分布，使得下游微调更方便即可。可我总觉得，这不应该是自监督所追求的唯一目标。
道阻且长！
为了使生成式自监督预训练发挥作用，BEiT( https://arxiv.org/pdf/2106.08254.pdf)中提供的一个insight是"pixel-level recovery task tends to waste modeling capability on pre-training short-range dependencies and high-frequency details"，具体到每个工作，大家的解决办法都不太一样：
- BEiT: 使用dVAE tokenizer构造bottleneck，将pixel-level details学在tokenzier参数中 ("BEiT overcomes the above issue by predicting discrete visual tokens, which summarizes the details to high-level abstractions.")
- MAE: 1) 增加了decoder部分用来记忆pixel-level details；2) encoder部分去除了[M]，把masked patch信息推到decoder中；3) per-patch-norm 归一化掉细节信息，鼓励学习semantic content
- PeCo: 在BEiT tokenizer中加入perceptual loss (在style transfer里面充当content loss)，鼓励visual tokens保留semantic content，抑制具体的纹理、style等信息
- iBOT: 框架上类似BEiT+DINO，其中DINO部分得到的online tokenizer，通过data augmentation抑制细节信息的学习
- MaskFeat: 利用人工构造的HOG features作为学习目标，消除细节信息
基于BEiT中提出的masked image modeling (MIM)预训练任务，可以发现目前的绝大多数工作都是从上面说的这个insight去提升自监督效果。问题中的提到的MaskFeat验证了人工构造的HOG特征，也可以起到很好的效果。希望未来有更形式化的工作，去指引大家创新。
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