1.介绍1.1 核心观点当时的所有的重建目标都是关于低级图像元素的，低估了高级语义。【Q】怎么去定义高级和低级语义1.2基本流程VQ-KD编码器首先根据可学习码本将输入图像转换为离散令牌然后，解码器学习重建由教师模型编码的语义特征，以离散令牌为条件在训练VQ-KD之后，其编码器被用作BEIT预训练的语义视觉标记器，其中离散代码用作监督信号。1.3核心贡献•我们提出了矢量量化的知识提取（vector-quantizedknowledgedistillation），将掩蔽图像建模从像素级提升到语义级，用于自监督表示学习。•我们引入了一种补丁聚合策略，该策略在给定离散语义令牌的情况下强制执行全局结构

报错：Failedtobuildtokenizers/ERROR:Couldnotbuildwheelsfortokenizers,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects在安装tokenizers出现报错：然后去网上找各种解决方法，参考链接：ERROR:原文作者原先是使用miniconda进行安装的时候报错的，但是换用conda以后就成功了，有条件的可以试试。尝试了其中第一个方法：对pip以及wheel进行更新，pipinstall--upgradepipsetuptoolswheel很多人评价可以实现，但是我尝试了，还是会有一

【写在前面】蒙面图像建模(MIM)通过恢复损坏的图像patch，在自监督表示学习中展示了令人印象深刻的结果。然而，大多数方法仍然对低级图像像素进行操作，这阻碍了对表示模型的高级语义的利用。在这项研究中，作者提出使用语义丰富的视觉标记器作为掩码预测的重建目标，为将MIM从像素级提升到语义级提供了一种系统的方法。具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑的代码。然后，通过预测mask图像块的原始视觉token来预训练视觉Transformer。此外，作者鼓励模型将patch信息显式聚合到全局图像表示中，这有助于linearprobing。图像分类和语

我的代码:importnltk.datatokenizer=nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle')错误信息:[ec2-user@ip-172-31-31-31sentiment]$pythonmapper_local_v1.0.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"mapper_local_v1.0.py",line16,intokenizer=nltk.data.load('nltk:tokenizers/punkt/english.pickle')File"/usr/lib/p

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