CoMAE是一种混合预训练框架，通过交叉模态对比学习和遮蔽图像建模来进行自监督表示学习。实验结果表明，CoMAE的预训练模型在小规模和无标签的训练集上具有与大规模和监督RGB数据集预训练方法相竞争的效果。
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