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深入浅出的MAE
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masked autoencoder (MAE)是一种可扩展的(scalable) CV 自监督学习器。MAE 的思想很简单: mask 输入图像的随机 patches,并重建缺失的 pixels。优点是扩展性强,方法简单。在MAE方法中会随机mask输入图片的部分patches,然后重构这些缺失的像素。MAE基于两个核心设计: (1)不对称的编码解码结构,编码器仅仅对可见的patches进行编码,不对mask tokens进行任何处理,解码器将编码器的输出和masktokens作为输入,重构image; (2) 使用较高的mask比例 (如75%) 。MAE展现了很强的迁移性能 获取完整视频干货及课件资料的小伙伴, 发送一键三连截图来私信我 免费领取~ 论文写作指导课程 面向大学生、硕、博士 完善科研思维系统化 论文写作思维 完整版相关PPT,发送一键三连截图来私信我免费领取~
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