Oct, 2023
SegLoc”: 针对安全检查 X 射线图像的密集预测任务量身定制的新型视觉自监督学习方案的研究
"SegLoc": Study on Novel Visual Self-supervised Learning Scheme (Segment Localization) Tailored for Dense Prediction Tasks of Security Inspection X-ray Images
Shervin Halat, Mohammad Rahmati, Ehsan Nazerfard
TL;DR使用自我监督学习方案对人工智能进行了重要进展,将对比学习整合到现有的自我监督学习模型中,在计算机视觉领域取得了显著的进展,通过提出的模型 Segmentation Localization 对密集预测的语义分割任务进行了评估,并通过实现每个类别一个队列的思想在 MoCo-v2 中避免了假阴性对。