比MAE更强，FAIR近期MaskFeat用HOG刷新多个SOTA

排出去给与多维的外观上向量，用该线对结果显示图形顺利完成扫描，扫描步长为一个各别。最后将所有块的外观上串排出去，就给与了清晰的外观上。

基于图片识别系统的实验

该历史学者在 K400 数据集上将 MaskFeat 和前的社会活动顺利完成了比较，结果如下表 3 右图，用于 MaskFeat 的 MViT-L 在 Kinetics-400 上做到了更进一步 SOTA——86.7% top-1 统计历史学者。

迁移努力学习

为了评估该历史学者方法在下游执行上的迁移努力学习效率，该历史学者在 AVA v2.2 上调整了 MViT-L↑312,40×3 Kinetics 假设，实验结果如诏令 3 和下表 4 右图，在 K600 上做到了 88.3% top-1 统计历史学者，K700 上为 80.4%，仅有做到了更进一步 SOTA。

该历史学者在 AVA v2.2 上调整了 MViT-L↑312,40×3 Kinetics 假设，下表 5 给出了 MaskFeat 假设与现有历史学者方法相比的平仅有高精度 (mAP)。MaskFeat 在全部都是分辨率测试中所达到了前所未有的 38.8 mAP，大大超过了以前所有历史学者方法。

着迷的编者可以书本科学论文原文认识更多历史学者细节。

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