PyTorch 上的 VMAF 重新实现：一些实验结果
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于标准的 VMAF 实现，我们提出了一个使用 PyTorch 框架的 VMAF 实现。通过与标准库 VMAF 的比较，我们发现在 VMAF 单位上的差异小于 10^-2。我们研究了使用 VMAF 作为目标函数时的梯度计算，并证明使用该函数进行训练不会出现不良的梯度行为。
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。
