Pembelajaran Kontrastif Visual

Pembelajaran kontrastif visual adalah pendekatan pembelajaran mendalam yang bersifat swa-awasi — dipopulerkan oleh kerangka kerja seperti SimCLR (Chen et al., 2020) dan MoCo (He et al., 2020) — yang mempelajari representasi citra yang kaya tanpa label dengan menarik berbagai augmentasi dari citra yang sama dan mendorong citra yang berbeda menjauh. Ini mengubah kumpulan besar citra tak berlabel menjadi ekstraktor fitur yang berguna.