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MAE ViT过程,随机选取75%的patch mask掉。将原始图像分块作为一个list,然后random shuffle一遍,选取shuffle后在list中排在后75%的 patch,将他们ma
在看到ViT出来的时候 我就在想 既然都已经把图像token化了 并且结构上都保持与BERT一致 那为什么最后的预训练目标非得是图像分类而不直接保持BERT的Mask Language Model的预训练目标呢 果然 在MAE中就尝试了这种
AIGC图像
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高斯噪声(gauss noise)
概述 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布 即正态分布 的一类噪声 与椒盐噪声相似 Salt And Pepper Noise 高斯噪声 gauss noise 也是数字图像的一个常见噪声 椒盐噪声是出现在随机位置 噪点深度基本固定的噪
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