摘要
自监督基础模型凭借掩码自编码（masked autoencoding）的预训练范式，在计算机视觉领域展现出巨大潜力。模型规模是影响这类基础模型性能的关键因素之一。然而，大规模基础模型通常伴随着高昂的计算成本。本文聚焦于预训练相对小型的视觉Transformer模型，旨在实现对下游任务的高效适应。具体而言，受模型压缩中知识蒸馏思想的启发，我们提出一种新型的非对称掩码蒸馏（Asymmetric Masked Distillation, AMD）框架，用于对小型模型进行基于自编码的预训练。AMD的核心在于设计一种非对称掩码策略：教师模型以较低的掩码率运行，能够获取更丰富的上下文信息；而学生模型则保持较高的掩码率，以增强其对缺失信息的重建能力。此外，我们设计了定制化的多层特征对齐机制，实现教师编码器与学生编码器之间的深度协同，从而有效正则化学生模型的掩码自编码预训练过程。为验证AMD的有效性与通用性，我们将其应用于ImageMAE和VideoMAE，对小型ViT模型进行预训练。实验结果表明，在ImageNet-1K（IN1K）数据集上，使用ViT-B模型的AMD方法达到了84.6%的分类准确率；在Something-in-Something V2数据集上，同样使用ViT-B模型，AMD方法取得了73.3%的分类准确率，较VideoMAE原始的ViT-B模型提升了3.7%。此外，我们将AMD预训练模型迁移到多个下游任务中，均取得了优于原始掩码自编码方法的一致性能提升。相关代码与模型已开源，地址为：https://github.com/MCG-NJU/AMD。