Semi Supervised Classification Simclr
使用SimCLR對比學習預訓練的半監督圖像分類模型,在STL-10數據集上訓練,包含10個物體類別
下載量 21
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型採用對比學習預訓練編碼器後微調的分類方案,通過無監督學習充分利用未標註數據提升小樣本學習效果
模型特點
半監督學習
僅需少量標註數據即可實現高效訓練,大幅降低標註成本
對比學習預訓練
通過SimCLR框架進行無監督預訓練,學習高質量的視覺表示
遷移學習
預訓練編碼器可遷移到其他視覺任務,具有良好的泛化能力
模型能力
圖像特徵提取
物體分類
無監督表示學習
使用案例
計算機視覺
小樣本圖像分類
在標註數據有限的場景下實現高效物體識別
相比純監督學習顯著提升小樣本場景準確率
視覺特徵提取
作為其他視覺任務的特徵提取器
預訓練編碼器可遷移到檢測/分割等下游任務
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