Meta让AI视频计算成本暴降95%，图片遮住一半AI也能所选原图

释知道，MAE的系统涵盖两个仅指导工作步骤。首先，MAE的系统亦会用作编解码器通过样本集研修缩放之间的关连。然后，MAE的系统亦会用作编解码器从蒙版开始重建原始缩放。这两一小已完成后，MAE的系统亦会丢下编解码器，转而用作编解码器主要用途分类和目标测定等视觉侦查。

西蒙·巴德希克知道：“MAE的系统的编解码器可以已完成物体识别等侦查，这对我们而言是巨大的收获。”这显然，通过MAE的系统，机器可以相应为样本注明（ground truth），而不用人工注明样本。

四、MAE的系统可节省95%的截图计算成本

当MAE的系统主要用途处理截图时，数据分析其他部门亦会移去每帧画面中的95%的样本数据。截图的帧与帧之间有很高的关连性，这显然截图比静态缩放有更加多的数据延时。Meta数据分析其他部门Christoph Feichtenhofer知道，通过这种新方法，MAE的系统可以减少95%的计算成本，这就是MAE的系统在截图计算上的便是竞争者。他还知道，这个核心技术确实可以主要用途Facebook和Instagram上的内容审计和侦查分类。

而对于视频的AI研修，Meta AI一个团队发现了一个巧妙的新方法。他们把视频份文件升华为了声谱图，换言之，他们把声音升华成了缩放。然后他们亦会如此一来用与缩放有所不同的处理新方法，把声谱图的GIMP掩盖好像如此一来进行专业训练。尽管该投影目前才亦会处理几秒钟的视频相片，但已经取得了极好的功效。

视频的系统的仅指导工作其他部门Bernie Huang知道，这项核心技术在视频上的潜在分析新方法包括视频分类、提高语音通信、更加好地找到压缩视频份文件的新方法等。

MAE框架

简述：MAE的系统或有更加大分析新方法室内空间，但要小心谨慎考虑精准度

MAE的系统可以预测残缺不全样本中的其亦会的一小，进而还原评注、截图、截图和视频。

这个核心技术有很大的想象室内空间和分析新方法潜力，例如复原发掘遗迹照片、弥补样本被盗的历史份文件等。MAE的系统不仅不太可能在AI行业拿到打破，而且也不太可能为其它行业带来惊喜。

但是MAE投影也有缺点，基于目前物理的精准度不不太可能达到100%，该投影不太可能亦会缓冲这不存在的内容。人们在用作MAE投影还原样本时，必需要小心谨慎考虑和数据分析这些问题。

来源：IEEE Spectrum

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