自監督學習在CV領域研究進展總結

  導讀   自監督學習是指從數據本身產生某種形式的標籤並訓練神經網絡，用來解決某些特定任務或者學習通用的圖像、視頻、語言的特徵表達。在學術界，自監督學習被證明可以解決光流預測、深度估計、場景遮擋等問題，不需要額外的人工標籤。另外，基於自監督學習的無監督表徵學習近年來也獲得了飛速發展，大有超越有監督表徵學習的趨勢。 2020年6月11日，本文轉自商湯泰坦公開課，由商湯聯合實驗室的兩位同學分享了團隊

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