자기지도 이미지 분류

자기 감독 이미지 분류 작업은 자기 감독 학습 방법을 통해 고품질의 이미지 표현을 얻고, 이를 기반으로 선형 분류기를 훈련시켜 평가하는 것을 목표로 합니다. 자기 감독 학습은 표현을 학습하기 위해 사전 훈련 작업을 수행하며, 대개 표본 쌍의 표현 공간에서 유사성을 측정하기 위한 대조 손실 등의 특정 손실 함수를 사용합니다. 이 작업은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 응용 가치를 가지며, 레이블된 데이터의 필요성을 효과적으로 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 역할을 합니다.