本文研究了一种高效的多类别图像集分类标签收集策略，采用自监督学习，将标注视为半监督学习问题。实验结果表明，该方法在 ImageNet100 图像集上每张图像平均仅需 0.35 个标注，达到了 80% 的准确率，显著提高了标注效率。