University · Artificial Intelligence · Computer Vision
Self-Supervised and Contrastive Learning for Visual Representations
4 Abschnitte
Pretext tasks (rotation, jigsaw, colourisation), contrastive learning (SimCLR, MoCo, NT-Xent loss), momentum encoders, clustering-based methods (SwAV, DINO), masked image modelling (MAE, BEiT), and downstream transfer to classification, detection, and segmentation.
Inhaltsübersicht
- Pretext Tasks and the Self-Supervised Learning Paradigm
- Contrastive Learning: SimCLR, MoCo, and NT-Xent Loss
- Clustering-Based and Non-Contrastive Methods: SwAV, BYOL, and DINO
- Masked Image Modelling and Transfer to Downstream Tasks
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