1. 概述
基于ViT（Vision Transformer）自监督在最近几年取得了很大进步，目前在无监督分类任务下已经超过了之前的一些经典模型，同时在检测分割等基础任务领域也展现出了强大的泛化能力。这篇文章将主要基于DINO系列自监督算法介绍它们的算法原理，方便 大家快速了解相关算法。
2. DINO-v1
参考代码：dino
这个方法源自于一个很重要的发现，自监督的ViT在图像语义分割的显式信息表达上具有独特性，也就是说相比有监督的ViT网络或者是传统的CNN网络其具有更强的语义表达能力和分辨能力。基于此使用k-NN算法作为分类器便能在一个较小的ViT网络上实现78.3% ImageNet top-1的准确率。在该方法中构建自蒸馏的方式训练和更新教师和学生网络，同样也适用了参数类似滑动平均更新和输入图像多重裁剪训练策略。对于训练得到的网络对其中的attention map进行可视化，确实也呈现出了上述提到的物体语义区域的感知能力，见下图可视化效果：
整体上文章提出的方法pipeline见下图所示：
在上图中包含了两个相同结构的网络 g θ s g_{\theta_s} gθs和 g θ t g_{\theta_t} gθt，喂给它们同一张图不同的信息（local和global，也就是图像分辨率一个大一个小），之后对输出用交叉熵损失函数约束。但是这里需要注意的是只有student网络会存在梯度反向传播，teacher是通过类似滑动平均更新的形式更新参数。整体流程比较简洁，其自监督运算流程如下：
step1 ：为teacher和student分别准备不同的数据
step2：将teacher和student的输出软化，用teacher结果作为pseudo GT和交叉熵损失函数更新student参数
step3：使用类似滑动平均更新方式更新teacher的参数，同时更新teacher的数据中心分布（ C C C），用它和 τ t \tau_t τt来避免collapse
输入处理：
在自监督方法设计过程中，teacher网络是没有任何先验初始化的，而teacher需要正确引导student网络学习。那么要使得自监督能够进行下去，则teacher应该能获取到更多的信息，而student相应的获取较少信息，这样才有信息的梯度差异，实际中是通过给teacher和student网络不同的图像分辨率图像实现的。对应的在输入图像的过程中也会经过一些数据增广操作，如视图扭曲、裁剪等操作。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-492135.html
student网络蒸馏和更新：
在ViT骨干网络基础上，会连接几个fc层（中间会使用l2-norm）得到这张图的高维度表达（表达的维度为 K K K）： P s P_s Ps和 P t P_t Pt。为了避免生成的分布不够平滑这里对student和teacher的输出引入不同温度因子进行平滑：
P s 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-492135.html
到了这里，关于自监督ViT：DINO-v1和DINO-v2的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
