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UniM$^2$AE：自主驾驶中统一的三维感知的多模态掩码自编码器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
CoMAE是一种单模型自监督混合预训练框架，通过交叉模态对比学习和遮蔽图像建模来统一自监督表示学习算法。CoMAE在SUN RGB-D和NYUDv2数据集上的实验表明，其预训练模型具有与大规模和监督RGB数据集预训练方法相竞争的效果。
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关键要点
- CoMAE是一种单模型自监督混合预训练框架。
- CoMAE通过交叉模态对比学习和遮蔽图像建模来统一自监督表示学习算法。
- 采用课程学习策略来整合两种流行的自监督表示学习算法。
- 设计了一个修补程序级别对齐任务来预训练单一编码器，支持两个模态的共享。
- 在SUN RGB-D和NYUDv2数据集上的实验表明，CoMAE的预训练模型效果与大规模监督RGB数据集预训练方法相竞争。
- CoMAE在小规模和无标签的训练集上进行预训练，仍然表现出色。
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