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MAMOC：通过蒙版自编码进行 MRI 运动校正
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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
该文章介绍了一种运动引导的掩蔽算法（MGM），通过利用运动矢量来引导每个掩蔽的位置，从而更高效地利用视频显著性。该算法在两个大规模视频基准中提高了1.3%的性能，并且只使用了最多66%的训练时期。此外，该算法在下游迁移学习和领域自适应任务中展现了更好的泛化能力，相比基线方法提高了4.9%。
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关键要点
- 提出了一种运动引导的掩蔽算法 (MGM)，利用运动矢量引导掩蔽位置。
- MGM 在 Kinetics-400 和 Something-Something V2 两个大规模视频基准中提高了 1.3% 的性能。
- MGM 只使用最多 66% 的训练时期，便可获得与先前视频 MAE 相等的性能。
- MGM 在 UCF101、HMDB51 和 Diving48 数据集上展现了更好的泛化能力。
- 与基线方法相比，MGM 在下游迁移学习和领域自适应任务中提高了 4.9% 的性能。
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