自己監督画像分類

自己教師あり画像分類タスクは、自己教師あり学習手法を用いて高品質な画像表現を獲得し、その上に線形分類器を訓練することで評価することを目指しています。自己教師あり学習では、特定の損失関数（例えば、コントラスト損失）を使用して表現空間でのサンプルペアの類似性を測定しながら、表現を学習する事前学習タスクを解きます。このタスクはコンピュータビジョンにおいて重要な応用価値を持ち、ラベル付きデータの必要性を効果的に低減し、モデルの汎化能力を向上させます。