接上一篇

P19-P20

先看看MAE的效果

• 遮住95%的像素后，仍能還原出物體的輪廓，這居然還能work！
• 一種掩膜自編碼器 (MAE)架構，可以作為計算機視覺的可擴展自監督學習器使用，而且效果出類拔萃。
• 實現方法很簡單：先將輸入圖像的隨機部分予以屏蔽（Mask），再重建丟失的像素。

MAE（掩蔽自編碼器）

• MAE 是一種簡單的自編碼方法，可以在給定部分觀察的情況下重建原始信號。
• 由編碼器將觀察到的信號映射到潛在表示，再由解碼器從潛在表示重建原始信號。

與經典的自動編碼器不同，MAE采用非對稱設計

允許編碼器僅對部分觀察信號（無掩碼標記）進行操作

并采用輕量級解碼器從潛在表示和掩碼標記中重建完整信號。

---

未完，下一篇繼續……?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ai人工智能培训讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-9的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。