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PyTorch 上的 VMAF 重新实现：一些实验结果
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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
本文介绍了一种基于掩码图像建模的MAE-lite pre-training方法，用于轻量级ViTs的pre-training，并分析了该方法的影响和pre-trained模型在数据充足的下游任务中的重要作用。同时，还开发了一种distillation策略来提高pre-trained representations的性能。
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关键要点
- 介绍了一种基于掩码图像建模的MAE-lite pre-training方法。
- 该方法用于轻量级ViTs的pre-training。
- 与其他fully-supervised和self-supervised pre-training方法进行对比。
- 分析了MAE-lite pre-training的影响。
- 揭示了pre-trained模型在数据充足的下游任务中的重要作用。
- 开发了一种distillation策略以提高pre-trained representations的性能。
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