AAAIDec, 2022
联合自监督图像体表示学习:基于内外对比聚类
Joint Self-Supervised Image-Volume Representation Learning with Intra-Inter Contrastive Clustering
Duy M. H. Nguyen, Hoang Nguyen, Mai T. N. Truong, Tri Cao, Binh T. Nguyen...
TL;DR本文提出了一种用于医学数据的自监督深度学习的框架,该框架可以联合学习 2D 和 3D 数据,通过用变形注意力机制构建整体特征,并利用预训练语言模型进行掩蔽嵌入预测,提高了 2D Deep-ClusterV2 和 SwAV 的效果,并超越了各种现代 2D 和 3D 自监督学习方法。