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。

LeOCLR: 利用原始图像进行对比学习视觉表征
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