关键词self-supervised masked autoencoders
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- CVPR显微镜遮蔽自编码器是可扩展的细胞生物学学习模型
在生物研究中,将显微镜图像分析成特征仍然是一个重大挑战。本研究探讨了弱监督分类器和自监督掩码自编码器(MAEs)在使用越来越大的模型和显微镜数据集进行训练时的伸缩性能。我们的研究结果表明,基于 ViT 的 MAEs 在多项任务上优于弱监督分 - 半监督元学习的时空学习
应用元学习于自监督遮蔽自编码器以实现时空学习的研究中,我们通过三个步骤进行探索。我们测试了应用元学习于现有先进表示学习架构的影响,并通过三种方法进行时空学习的测试,分别是仅应用元学习架构、仅应用表示学习架构,以及应用表示学习与元学习架构的组