Self Supervised Image Classification

自监督图像分类任务旨在通过自监督学习方法获取高质量的图像表示，并在此基础上训练线性分类器进行评估。自监督学习通过解决预训练任务来学习表示，通常涉及特定的损失函数，如对比损失，用于衡量样本对在表示空间中的相似度。该任务在计算机视觉中具有重要应用价值，能够有效减少标注数据的需求，提高模型的泛化能力。