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2020。LNCS,第12362卷,第504\u2013521页。查姆施普林格(2020)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-58520-4_30“},{“key”:“9_CR71”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wang,X.,Girshick,R.,Gupta,A.,He,K.:非局部神经网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第7794\u20137803页(2018)”,“doi”:“10.1109\/CVPR.2018.00813”},}“key:”9_CR72“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wang,X.,Jabri,A.,Efros,A.A.:从时间的循环一致性中学习通信。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第2566\u20132576(2019)页“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00267“},{“key”:“9_CR73”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wang,X.,Zhang,R.,Shen,C.,Kong,T.,Li,L.:针对自我监督视觉预训练的密集对比学习。收录于:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第3024\u20133033(2021)页,“DOI”:“10.1109\/CVPR46437.2021.00304”},{“key”:“9_CR74”,“unstructured”:“Weinzaepfel,P.,Lucas,T.,Larlus,D.,Kalandis,Y.:学习图像检索的超特征。arXiv预印本arXiv:2201.13182(2022)”}doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wu,Z.,Xiong,Y.,Yu,S.X.,Lin,D.:通过非参数实例判别进行无监督特征学习。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,第3733\u20133742页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00393”},{“key”:“9_CR76”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“318”,“DOI:”10.1007\/978-3-030-01267-0_19“,”volume-title“computer 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