该文介绍了一个两阶段的fMRI表示学习框架,通过使用Double-contrastive Mask Auto-encoder降噪和图像自动编码器的指导来调整特征学习者,生成高分辨率和语义准确的图像。实验结果表明,该模型在50种不同目标的情境下,top-1语义分类的准确率比先前最先进的方法提高了39.34%。
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