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借鉴 Zoom：解耦有监督对比学习用于 WCE 图像分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
自监督学习方法在癌症诊断和治疗中起重要作用。研究提出了一种新的自监督学习方法，利用附近补丁作为正样本，通过对比损失进行鲁棒表示学习。该方法在补丁级别多类别分类任务中表现出色，仅使用了1%的标注数据。
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关键要点
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自监督学习方法在癌症诊断和治疗中起重要作用。
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提出了一种新的自监督学习方法，称为Nearby Patch Contrastive Learning。
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该方法利用附近补丁作为正样本，采用解耦的对比损失进行鲁棒表示学习。
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在补丁级别多类别分类任务中，该方法显著提高了性能，达到了87.56%的Top-1分类准确率。
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该方法仅使用了1%的标注数据。
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