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基于去相关性的自监督视觉表征学习用于作者识别
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自监督学习方法，针对手绘图像，通过特定的预处理任务和文本卷积网络的双分支架构，显著提升了手绘图像的特征表示能力。研究探讨了自监督学习框架及其在手写认证中的应用，提出了基于笔画部分遮罩的预训练任务，成功实现了作者识别等任务的最新成果。
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关键要点
- 本研究提出了一种自监督学习方法，针对手绘图像的特定预处理任务和文本卷积网络的双分支架构。
- 该方法在百万级手绘图像数据集上进行验证，明显优于现有的无监督表征学习方法，缩小了与监督表征学习的性能差距。
- 研究提出了基于笔画部分遮罩的预训练任务，用于从英语和汉语的个人在线手写中提取信息丰富的表示。
- 微调预训练模型在作者识别、性别分类和利手性分类等任务中取得了最新成果，显示出预训练模型的优势。
- 在手写验证任务中，基于ResNet的变分自动编码器（VAE）和使用方差不变协方差正则化（VICReg）的ResNet-18在准确度上超越了其他方法。
❓
延伸问答
这项研究提出了什么样的自监督学习方法？
研究提出了一种针对手绘图像的自监督学习方法，结合特定的预处理任务和文本卷积网络的双分支架构。
该方法在手绘图像数据集上的表现如何？
该方法在百万级手绘图像数据集上验证，明显优于现有的无监督表征学习方法，缩小了与监督表征学习的性能差距。
研究中使用了什么样的预训练任务？
研究提出了基于笔画部分遮罩的预训练任务，用于从英语和汉语的个人在线手写中提取信息丰富的表示。
微调预训练模型在什么任务中取得了成果？
微调预训练模型在作者识别、性别分类和利手性分类等任务中取得了最新成果。
研究中提到的准确度表现如何？
基于ResNet的变分自动编码器（VAE）和使用VICReg的ResNet-18在准确度上分别达到76.3%和78%。
自监督学习在手写验证任务中的优势是什么？
自监督学习能够从未标注的数据中提取丰富的表示，避免了对大规模数据集的标注成本。
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