LeOCLR: 利用原始图像进行对比学习视觉表征
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本论文引入了 LeOCLR（Leveraging Original Images for Contrastive Learning of Visual Representations），一种新的实例辨识方法和适应的损失函数，以保证正样本之间的共享区域在语义上是正确的，实验证明我们的方法在不同数据集上始终比基线模型改进了表征学习。 例如，在线性评估中，我们的方法在 ImageNet-1K...
本论文介绍了一种新的实例辨识方法和适应的损失函数LeOCLR，以保证正样本之间的共享区域在语义上是正确的。实验证明该方法在不同数据集上始终比基线模型改进了表征学习。
