面向目标检测的监督对比学习及其类间相似性排序方法
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v1
摘要
对比学习通常作为一种自监督学习方法使用，其中“锚点”和“正样本”是给定输入图像的两个随机增强，而“负样本”是所有其他图像的集合。然而，对大批量大小和记忆库的需求使得训练困难且缓慢。这促使了监督对比方法的兴起，其利用标注数据克服了这些问题。我们旨在通过基于类别相似性对类别进行排序来进一步改进监督对比学习，并观察人类偏见（以排序形式）对所学表征的影响。我们认为这是一个重要的问题，因为学习良好的特征嵌入一直是计算机视觉中一个长期追求的问题。
引用
@article{arxiv.2208.06412,
title = {Contrastive Learning for Object Detection},
author = {Rishab Balasubramanian and Kunal Rathore},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06412},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2208.06083