在目標檢測與語義分割等密集預測任務中，掩碼重建預訓練的特征能夠提供更豐富的上下文信息與細節(jié)特征。例如，在 COCO 目標檢測數據集上，使用 MAE 預訓練的骨干網絡（如 ResNet-50）結合 FPN 架構，較隨機初始化的網絡 mAP（平均精度）提升 10 個百分點以上；在 Cityscapes 語義分割任務中，BEiT 預訓練的特征使分割 mIoU（交并比）提升 8 個百分點，尤其對小目標（如交通燈、行人）的分割精度提升顯著，因為掩碼重建學習的特征能夠更好地關聯全局場景與局部細節(jié)。

醫(yī)學影像分析是掩碼重建的重要應用場景，該領域標注數據稀缺且獲取成本極高（需專業(yè)醫(yī)師標注），掩碼重建的自監(jiān)督特性使其能夠充分利用大量無標注醫(yī)學影像（如 CT、MRI 掃描圖像）進行預訓練。例如，在肺結節(jié)檢測任務中，基于胸部 CT 圖像的掩碼重建預訓練模型，能夠學習到肺部組織的正常結構與異常區(qū)域的特征，在僅有少量標注數據的情況下，其檢測靈敏度較隨機初始化模型提升 20% 以上；在腦部 MRI 分割任務中，掩碼重建預訓練的特征能夠捕捉腦區(qū)的細微結構差異，使海馬體等小區(qū)域的分割準確率提升 15%，為阿爾茨海默病的早期診斷提供支持。

此外，掩碼重建還被應用于低資源場景的視覺任務，如遙感圖像解譯（標注成本高）、文物圖像分類（樣本稀缺）等，通過充分利用無標注數據，顯著降低了對標注數據的依賴，推動了這些領域的技術進步。

盡管掩碼重建已取得顯著進展，但在復雜場景重建精度、計算效率、跨模態(tài)遷移等方面仍面臨挑戰(zhàn)，這些問題限制了其在更廣泛場景中的應用，也是未來研究的重點方向。首先，對高頻細節(jié)與復雜紋理的重建能力不足 —— 當前方法在重建平滑區(qū)域（如天空、墻面）時表現優(yōu)異，但對高頻細節(jié)（如毛發(fā)、織物紋理）的重建往往模糊或失真，導致學習到的特征缺乏細粒度判別能力，在細分類任務（如 breeds of dogs）中表現欠佳。這是因為高頻細節(jié)依賴局部精確信息，而密集掩碼下可見信息有限，模型難以精確推斷。

其次，計算成本與重建質量的平衡仍是難題 —— 深層解碼器（如 MAE 的解碼器）雖能提升重建質量，但增加了訓練時間與內存消耗；若簡化解碼器，則重建質量下降，影響特征學習效果。例如，MAE 的訓練成本是傳統(tǒng)自編碼器的數倍，難以在資源有限的設備上應用。

第三，跨模態(tài)掩碼重建的適配性不足 —— 當前方法多針對單模態(tài)數據（如 RGB 圖像）設計，對多模態(tài)數據（如 RGB-D、紅外 - 可見光）的掩碼重建策略缺乏系統(tǒng)性設計，難以有效利用不同模態(tài)間的互補信息（如深度信息輔助 RGB 圖像的掩碼重建）。

第四，動態(tài)場景的掩碼重建魯棒性有限 —— 在視頻序列中，目標運動、光照變化等動態(tài)因素使掩碼區(qū)域的重建更具挑戰(zhàn)性，現有方法對時間一致性的建模不足，導致重建結果出現 temporal artifacts，影響時空特征的學習質量。