Random Masking

新研究质疑注意力引导掩码在对象发现中的有效性

一篇新的研究论文质疑了注意力引导掩码（AGM）在以对象为中心的学习中的有效性。以对象为中心的学习是一种旨在无需人工监督即可将图像分解为对象的方法。研究发现，使用注意力机制来引导图像块掩码的AGM，其效果并不总是优于随机掩码（RM）等更简单的方法。虽然AGM在某些数据集的背景分割方面有所改进，但前景对象发现的准确性却保持相当或有所下降。研究人员建议同行在探索注意力语义以通过掩码解码改进以对象为中心的学习时要谨慎。