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来自上海交通大学、Mila 魁北克人工智能研究所以及字节跳动的研究者提出了一种具有层级语义结构的自监督表征学习框架,在 ImageNet 数据集上预训练的模型在多个下游任务中取得了 SOTA 性能。
缺乏对上述层级语义结构的建模;
负样本对的定义可能存在噪声:随机选择的两张图像可能属于相同类别。
论文地址: https://arxiv.org/abs/2202.00455
项目地址: https://github.com/gyfastas/HCSC
选择性实例对比学习
选择性原型对比学习
郭远帆: 上海交通大学电子系二年级硕士生, 导师为徐奕副研究员. 他本科就读于上海交通大学, 本科期间主要研究方向为计算机视觉、医学影像处理, 在MICCAI、ISBI、Neurocomputing等会议与期刊中以第一作者/共同第一作者身份发表论文三篇. 硕士期间研究方向为计算机视觉、自监督学习, 在字节跳动实习期间完成该研究工作。
徐明皓,Mila 魁北克人工智能研究所一年级博士生,导师是唐建教授,主要研究方向是图表征学习、图像表征学习和药物发现。他本科和硕士就读于上海交通大学,在上海交大计算机视觉实验室进行科研工作,导师是倪冰冰教授,期间的主要研究方向为迁移学习和视觉计算。他在 NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等会议上以第一作者 / 共同第一作者身份发表论文七篇。
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