【Whalepaper第30期】CV论文分享:Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learner

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机器学习算法CVmask auto encoding scalable learningtransformer vision transformer (vit) position encoding self-supervised learning pixel-level reconstruction data augmentation masking strategy transfer learning
本次分享聚焦于一种新型的自监督学习方法——mask auto encoding(MAE),它在视觉任务中展现出了卓越的性能。MAE技术通过遮盖图像中的大部分像素(高达75%),迫使模型学习高层次的语义信息以重建原始图像。这种方法不仅降低了计算量,还提高了模型对图像的深层理解能力。分享中提到了MAE与BERT的联系,以及如何通过不同的masking策略和数据增强技术来提升模型性能。此外,还探讨了MAE在迁移学习中的应用,展示了其在下游任务中的有效性。该技术适合对自监督学习、计算机视觉和深度学习感兴趣的研究者和技术开发者。
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