一种无需图像的底层视觉预训练方法

本发明涉及底层视觉预训练技术领域，公开了一种无需图像的底层视觉预训练方法，包括：从高斯分布中随机采样，得到纯高斯噪声图像；对纯高斯噪声图像执行频率感知掩蔽策略，得到输入图像；频谱信息重建预训练，对需要预训练的底层视觉模型的结构进行第一次修改；下游降质复原任务微调，保留预训练的第一次修改后的底层视觉模型的参数，并第二次修改底层视觉模型的结构，以进行下游任务的训练。本发明基于退化信息在频谱域上表现出的干扰模式的类别差异性，提出了频率感知掩蔽策略，打破了传统的从数据中学习任务通用信息的预训练范式，仅使用一张随机生成的高斯噪声图像，以极低的计算成本实现了退化类型不可知的通用可转移性表示学习。