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أخبار الذهب:

[NeurIPS 2022] VideoMAE: 简单高效的视频自监督预训练新范式
• VideoMAE 将NLP和图像领域中的经验成功在视频理解领域进行了自然但有价值的推广，验证了简单的基于掩码和重建的代理任务可以为视频自监督预训练提供一种简单但又非常有效的解决方案。
GitHub - MCG-NJU VideoMAE: [NeurIPS 2022 Spotlight] VideoMAE: Masked . . .
VideoMAE uses the simple masked autoencoder and plain ViT backbone to perform video self-supervised learning Due to the extremely high masking ratio, the pre-training time of VideoMAE is much shorter than contrastive learning methods (3 2x speedup)
[CVPR 2023] VideoMAE V2: 可扩展的视频基础模型预训练 . . .
这些核心设计和方法构建了一个高效的十亿参数量级的视频自编码框架，称为 VideoMAE V2。在这个框架内，我们成功训练出了第一个具有十亿参数的 Video Transformer 基础模型，它在动作识别、时空动作检测、时序动作检测等多种下游任务上取得了领先的性能。
VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self . . .
In this paper, we show that video masked autoencoders (VideoMAE) are data-efficient learners for self-supervised video pre-training (SSVP) We are inspired by the recent ImageMAE and propose customized video tube masking with an extremely high ratio
VideoMAE：南大腾讯联合提出第一个视频版MAE框架 . . .
VideoMAE 引入了极高掩蔽率和管掩蔽策略的两种关键设计，使视频重建任务更具挑战性，以鼓励 VideoMAE 学习更多具有代表性的特征并缓解信息泄漏问题。
VideoMAE模型复现（Linux） - CSDN博客
VideoMAE引入了极高掩码率和tube掩码策略两种关键设计，使视频重建任务更具挑战性。这项艰巨的任务鼓励VideoMAE学习更多有用的特征，并缓解信息泄漏问题。实验结果表明，这种简单算法适用于不同规模的视频数据集。
[CVPR 2023] Official Implementation of VideoMAE V2 - GitHub
[CVPR 2023] VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking - OpenGVLab VideoMAEv2
VideoMAE：南大MCG 腾讯AI Lab 提出第一个视频版MAE . . .
本文介绍了由南大王利民团队提出的VideoMAE，这是一个使用高遮挡率（90%-95%）的自监督视频预训练框架，性能超越SOTA。 VideoMAE通过定制的掩蔽和重建策略，解决了视频数据的时间冗余性和相关性问题，能够在小规模数据集上取得优秀结果。
VideoMAE - Hugging Face
It is used to instantiate a VideoMAE model according to the specified arguments, defining the model architecture Instantiating a configuration with the defaults will yield a similar configuration to that of the VideoMAE MCG-NJU videomae-base architecture Configuration objects inherit from PretrainedConfig and can be used to control the model
干货！VideoMAE: 简单高效的视频自监督预训练新范式
• VideoMAE 将NLP和图像领域中的经验成功在视频理解领域进行了自然但有价值的推广，验证了简单的基于掩码和重建的代理任务可以为视频自监督预训练提供一种简单但又非常有效的解决方案。