Self-supervised Transformation Learning for Equivariant Representations

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内容提要

本研究提出了一种自监督变换学习方法,解决了传统无监督表示学习中因依赖变换标签导致的性能下降问题。该方法通过生成图像对的变换表示,提升了分类和检测任务的表现,尤其在检测任务中展现出优越的适应性和灵活性。

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