TGViewer
CV Time CV Time @timeforcv · 3.47K subscribers
Post #213 2.2K
NeurIPS в Мехико: продолжаем делиться интересным

Червёртый день конференции в Мексике получился насыщенным. Было выступление Ричарда Саттона о его видении SuperIntelligence, две сессии со статьями и две — с постерами.

Самая интересная статья дня, по мнению Владислава Фахретдинова, — Perception Encoder: The best visual embeddings are not at the output of the network от Meta*. Мы уже разбирали работу в канале, а теперь делимся тем, что о ней говорят сами авторы.

Исследователи рассказывают, что поставили перед собой цель создать лучший визуальный энкодер для многих downstream-задач. Для этого двухстадийно обучались контрастив-лоссом на парах «изображение-текст» и потом — на парах «видео–текст», используя свою модель как кадровый энкодер.

Начав с CLIP-бейзлайна, добавили ряд улучшений и сравнили их по качеству и устойчивости. Уже на этом этапе модель достигла SOTA в zero-shot retrieval и классификации; назвали её PE_core.

Затем авторы протестировали модель как энкодер на разных downstream-задачах: детекции, трекинге, предсказании глубин. Увидели, что перфоманс оказался ниже ожидаемого.

В ходе исследования с помощью аттеншен-карт заметили появление глобальных токенов на определённом слое. Чтобы проверить гипотезу, стали брать эмбеддинги не с последнего слоя, а с предыдущих. Построив график качества по слоям для разных downstream-задач и моделей, увидели, что качество растёт к эмбеддингам средних слоёв, а к последним слоям — резко падает.

Для решения этой проблемы использовали два метода после обучения:

1. Чтобы сохранить глобальную информацию, провели файнтьюн на 41-м слое (который показывает близкие к лучшим значениям по всем задачам) с минимизацией косинусного расстояния между ним и последним слоем.

2. Чтобы сохранить локальную информацию, добавили файнтьюн на MSE попарного косинусного расстояния между эмбеддингами последнего слоя (H×W×1024 -> HW×HW) и попарного косинусного расстояния между логитами SAM для 1024 точек из равномерной сетки исходного изображения.

Эту модель авторы назвали PE_spatial и показали, что она достигает SOTA по многим downstream-задачам. Хотя вышедший позже DinoV3 достиг более высоких результатов, подход остаётся интересным.


#YaNeurIPS25

CV Time
___
Meta признана экстремистской организацией, а Facebook и Instagram запрещены на территории РФ
  • 🔥 13
  • ❤ 9
  • 👍 4
  • ❤‍🔥 2
More from @timeforcv
  1. Sep 25, 2026Foveated Diffusion: Efficient Spatially Adaptive Image and Video Generation Разбираем стат…
  2. Sep 16, 2026When Rubrics Fail: Error Enumeration as Reward in Reference-Free RL Post-Training for Virt…
  3. Sep 14, 2026Trustworthy Image Authentication using Forensic Knowledge Graphs На ECCV 2026 прослеживали…
  4. Sep 11, 2026Мы всё ещё на ECCV: репортаж с воркшопа о квантовых вычислениях в компьютерном зрении Наш…
  5. Sep 10, 2026Больше CV на ECCV! Наши инженеры поделились ещё двумя интересными работами на тему компьют…
  6. Sep 9, 2026Интересные доклады с ECCV 2026 С 8 сентября в шведском Мальмё проходит ECCV — Европейская…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →