近期，自监督学习技术的进步，如遮罩自编码器（MAE），极大地影响了图像和视频的视觉表示学习。然而，值得注意的是，现有的遮罩图像/视频建模方法过度依赖于资源密集型的视觉变换器（ViTs）作为特征编码器。在本文中，我们提出了一种新的方法，称为VideoMAC，它将视频遮罩自编码器与资源友好的卷积神经网络（ConvNets）结合起来。具体来说，VideoMAC采用对随机采样的视频帧对进行对称遮罩。为了防止遮罩模式的消散问题，我们使用了采用稀疏卷积操作符实现的ConvNets作为编码器。同时，我们提出了一种简单而有效的遮罩视频建模（MVM）方法，这是一种双编码器架构，包括一个在线编码器和一个指数移动平均目标编码器，旨在促进视频中帧间重建的一致性。此外，我们展示了VideoMAC通过赋予经典（ResNet）/现代（ConvNeXt）卷积编码器利用MVM的优势，比基于ViT的方法在下游任务上表现更佳，包括视频对象分割（+5.2% / 6.4% J&F）、身体部位传播（+6.3% / 3.1% mIoU）和人体姿态跟踪（+10.2% / 11.1% [email protected]）。