在计算机视觉领域,标注数据的获取长期制约着模型性能的突破。传统监督学习依赖海量人工标注,成本高昂且难以扩展。2021年底,一种名为Masked Autoencoder(MAE)的自监督学习架构横空出世,以惊人的重建能力和训练效率,彻底颠覆了视觉表征学习的范式。 MAE的核心颠覆性设计 ...
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在计算机视觉领域,标注数据的获取长期制约着模型性能的突破。传统监督学习依赖海量人工标注,成本高昂且难以扩展。2021年底,一种名为Masked Autoencoder(MAE)的自监督学习架构横空出世,以惊人的重建能力和训练效率,彻底颠覆了视觉表征学习的范式。 MAE的核心颠覆性设计 ...