Self Supervised Image Classification

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, 대조 손실과 같은 특정 손실 함수를 사용하여 표현 공간에서 샘플 쌍의 유사성을 측정합니다. 이 작업은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 레이블된 데이터의 필요성을 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 효과적입니다.