cv领域的MAE使得大规模地自监督学习成为可能，对cv界的影响

对于计算机视觉领域来说，MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）是一种常用的评估指标。自监督学习是一种无需人工标注数据的学习方法，通过利用数据本身的特征进行学习，可以大幅降低数据标注的成本和提高数据的利用效率。

在计算机视觉领域，使用自监督学习可以通过大规模的无监督数据训练模型，从而产生更好的特征表示，提高相关任务的准确率。MAE的使用可以帮助我们更好地评估模型的准确性，进一步优化模型的性能。因此，MAE的应用对于计算机视觉领域的自监督学习来说具有很大的意义，可以促进计算机视觉领域的发展。