AugNet公司 swMATH ID: 39163 软件作者： 陈明祥、张战、浩南路、杨碧涛、李庄、郭刘芳、王哲成 描述： AugNet：使用图像增强的端到端无监督视觉表征学习。到目前为止，人工智能的大部分成就都是通过监督学习完成的，这需要大量带注释的训练数据，因此需要花费无数人力进行标记。无监督学习是克服这些困难的有效方法之一。在我们的工作中，我们提出了一种新的深度学习训练范式AugNet，用于从未标记的图片集合中学习图像特征。我们开发了一种方法，利用样本增强版本之间的互相关，将图片之间的相似性作为嵌入空间中的距离度量。我们的实验表明，该方法能够在低维空间中表示图像，并且在图像分类和图像相似性比较等下游任务中具有竞争力。具体来说，我们实现了60多个 主页： https://paperswitchcode.com/paper/augnet-end-to-end-unspervisive-visual（https://paperswitchcode.com/paper/augnet-end-to-end-unspervisive-visual） 源代码： https://github.com/chenmingxiang110/AugNet 关键词： 计算机视觉；模式识别；arXiv_cs。个人简历；图像增强；AugNet公司；无监督学习；图像检索算法 相关软件： AlexNet公司；AET公司；BERT（误码率）；STL-10数据集；手套；掌中宽带；CIFAR公司 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 AugNet：带图像增强的端到端无监督视觉表征学习arXiv公司陈明祥、张战、浩南路、杨碧涛、李庄、郭刘芳、王哲成 2021