本文介绍了何恺明大神的新作——MAE，一种用于图像修复的深度学习模型，其在遮挡图片恢复上的表现令人惊艳。MAE的出现为计算机视觉领域的无监督预训练模型提供了一种可能的大一统方案，类似NLP中的Bert。文章还简要讲解了与其相关的Vision Transformer（Vit）的基本概念，并分享了官方项目的链接以及实验效果。
马赛克，小伙伴们的一生之敌，终于可以说再见了！
何恺明大神的新作，Kaiming 讲故事能力和实验能力，一如既往的强！
MAE 的论文，21 年的 11 月份就发出来了。
但是一直没有开源，我也就一直没有写文，最近代码发出来了，可以一睹为快了！
我们先说下 MAE 的任务：
简单讲：将图片 随机遮挡 ， 然后复原 。
并且遮挡的比例， 非常大 ！ 超过整张图的 80% ，我们直接看效果：
第一列是遮挡图，第二列是修复结果，第三列是原图。
图片太多，可能看不清，我们单看一个：
看这个遮挡的程度，表针、表盘几乎都看不见了。但是 MAE 依然能够修复出来：
这个效果真的很惊艳！
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