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计算机视觉中的活体检测：基于 Transformer 的自监督学习用于人脸反欺骗
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文比较了不同自监督视觉变换器（ViTs）的局部代表能力，并设计了评估框架。发现对比学习方法产生更通用的局部表示，而掩蔽图像建模方法学习的嵌入对大多数下游任务没有有用信息。移除高方差特征对k-NN算法有改进。DINOv2在大规模数据上预训练的模型在物体实例检索方面表现较差。
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关键要点
- 本文比较了不同自监督视觉变换器（ViTs）的局部代表能力。
- 设计了评估框架，分析局部表示质量在少样本语义分割、实例识别、目标检索和跟踪等背景下的表现。
- 对比学习方法如 DINO 产生更通用的局部表示，适用于无参数调整的下游任务。
- 掩蔽图像建模方法学习的嵌入具有高方差特征，对大多数下游任务没有有用信息。
- 移除高方差特征对 k-NN 算法有改进。
- DINOv2 在大规模数据上预训练的模型在物体实例检索方面表现较差。
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