I-JEPA：基于图像的联合嵌入预测架构

在计算机视觉领域，图像表征学习一直是研究的热点。随着深度学习技术的发展，许多模型和方法被提出以更好地处理图像数据。其中，自监督学习成为一种有效的图像表征学习方法。它通过创建外部世界的内部模型来学习图像的语义表征，无需依赖手工设计的数据增强技术。
I-JEPA（Image Joint Embedding Prediction Architecture）是一种基于图像的联合嵌入预测架构的自监督学习方法。它通过比较图像的抽象表征来学习，而不是比较像素本身。在补全图像的过程中，I-JEPA使用掩蔽策略和视觉Transformer，以高效的方式捕捉图像的基本结构和语义信息。
I-JEPA的关键是使用掩蔽策略，即随机遮挡输入图像的部分区域，然后训练模型根据剩余的上下文预测被遮挡的区域。这种策略促使模型去学习有意义的表征，从而捕捉图像的基本结构。此外，I-JEPA将这种掩蔽策略与视觉Transformer相结合。使用单个上下文块来预测来自同一图像的表征，上下文编码器是一个视觉Transformer，它只处理可见的上下文。而预测器可以接收上下文编码器的输出，并根据目标的位置来预测目标块的表征。
在实现上，I-JEPA通过联合嵌入式架构学习输出相似的嵌入。当输入x和y兼容时，即当输入图像的部分区域被遮挡时，模型学习输出相似的嵌入。而当输入不兼容时，即当输入图像的部分区域未被遮挡时，模型学习输出不同的嵌入。这种学习方式使得I-JEPA能够有效地从图像中提取语义信息。
在应用上，I-JEPA可以应用于许多不同的计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。由于I-JEPA学习的表示形式可以用于许多不同的应用，而无需进行大量的微调，因此它具有广泛的应用前景。在ImageNet上的low-shot分类任务上，I-JEPA达到了SOTA（State-of-the-Art）性能，每个类降低到12个标记示例。而其他方法通常需要2到10倍的GPU小时，并且使用相同数量的数据进行训练时，错误率也更高。
总的来说，I-JEPA是一种高效的自监督学习方法，能够从图像中提取语义信息并应用于各种计算机视觉任务。它通过创建外部世界的内部模型来学习图像的语义表征，并使用掩蔽策略和视觉Transformer来捕捉图像的基本结构和抽象表征。在未来的研究中，可以进一步探索I-JEPA的性能和应用范围，以推动计算机视觉领域的发展。