辨别式自监督学习方法综述
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。计算机视觉领域的自监督学习是从无标签数据中提取强大特征的方法，模型通过自动从数据本身中推导标签而无需人工注释。本文全面回顾了计算机视觉领域内的自监督学习的判别性方法，包括对比、自蒸馏、知识蒸馏、特征去相关化和聚类技术，并研究这些方法如何利用大量的无标签数据。最后，我们对标准的 ImageNet 分类基准上的自监督学习方法进行了比较。
本文回顾了计算机视觉领域的自监督学习方法，包括对比、自蒸馏、知识蒸馏、特征去相关化和聚类技术，并研究了这些方法如何利用无标签数据。同时，对标准的ImageNet分类基准上的自监督学习方法进行了比较。
