LC-MAE是一种自我监督学习框架，利用全局上下文理解视觉表示，减少输入的空间冗余。在ImageNet-1K上使用ViT-B实现了84.2%的top-1准确率，比基准模型提高了0.6%。在下游任务中，LC-MAE取得了显著的性能提升，并在多个鲁棒性评估指标上表现优异。