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PARTICLE: 粒子：细粒度识别的部分发现和对比学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于自监督学习的表示优化技术，可以改进细粒度分类和分割任务的性能。该技术利用部分特异变化来改进 fine-grained 分类，并在卷积和视觉变换网络中聚类像素表示。通过部分中心化学习和对比，在图像中对部分进行聚类，提高了图像分类和部分分割任务的性能。该技术在多个数据集上展示了良好的性能。
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关键要点
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该文介绍了一种基于自监督学习的表示优化技术。
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该技术旨在改进细粒度分类和分割任务的性能。
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通过识别部分特异变化来改进 fine-grained 分类。
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在卷积和视觉变换网络中聚类像素表示。
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利用部分中心化学习和对比在图像中对部分进行聚类。
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该技术在多个数据集上展示了良好的性能提升。
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