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原文约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

探索使用高性能预训练方法来提高面部分析任务的面部表示质量，在自我监督预训练框架中引入具有面部任务特殊调整的掩蔽图像建模和对比策略，并在大规模数据集上验证其优越性。

本文讨论了学习通用人脸表征的最佳方法，介绍了面部表征学习的评估基准，研究了监督和非监督预训练方法，发现无监督预训练方法在人脸任务中准确性提高，同时发现人脸视频数据集存在冗余。