基于 CLIP 的栅格拼图表示：图像聚类的新视角

该论文提出了一种循环框架，用于联合无监督学习的深度表示和图像聚类。该模型通过在CNN输出的表示层上堆叠聚类算法的连续操作的循环过程，在前向传递中进行图像聚类，在后向传递中进行表示学习。该方法在各种图像数据集的图像聚类中表现优于现有技术，并且学习到的表示在转移到其他任务时具有很好的通用性。