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感知分组解析器：通过迭代分组构建感知
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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
本文介绍了一种感知分组标记器模型，用于提取视觉特征和进行自监督表示学习。该模型通过分组操作迭代地改进特征表示，具有竞争力的性能和自适应计算。在ImageNet-1K自监督学习基准测试中，该模型获得了80.3％的性能。
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关键要点
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本文介绍了一种感知分组标记器模型，用于提取视觉特征和进行自监督表示学习。
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该模型通过分组操作迭代地改进特征表示。
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模型在性能上具有竞争力，并具备自适应计算和可解释性等优点。
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在ImageNet-1K自监督学习基准测试中，该模型获得了80.3%的性能，标志着新进展。
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