Jun, 2023

基于全局和局部表示的多网络对比学习

TL;DR提出了基于全局和局部特征表示的多网络对比学习框架,通过多个网络引入自监督对比学习的全局和局部特征信息,并通过对比由多个网络生成的嵌入对来学习图像不同尺度上的特征信息,并扩展对比样本数,提高了模型的训练效率。在三个基准数据集上的线性评估结果表明,我们的方法优于几种现有的经典自监督学习方法。