虽然当下有一些相对直接的方法来计算图像相似度，比如测量像素上的差异（如FSIM, SSIM），但这种方法获得的相似性差异和人眼感知到的差异相去深远。

本文主要介绍了近期发表在PNAS上的论文“Understanding the computation of time using neural network models”里面的主要工作。原文作者是青岛大学的Zedong Bi和香港浸会大学的Changsong Zhou。

TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现，如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等，几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。

本篇文章分享论文『Uniform Masking: Enabling MAE Pre-training for Pyramid-based Vision Transformers with Locality』，南理工&上海AI Lab提出Uniform Masking，为基于金字塔结构的视觉Transformer进行MAE预训练！

过去几年，无监督和自监督学习（SSL）取得了巨大进步，通过SSL学习得到的表征在分类性能上甚至赶上了有监督学习，在某些情况下甚至还能超过有监督学习，这一趋势也为视觉任务的大规模数据驱动无监督学习提供了可能。