Apprendimento visivo contrastivo

L'apprendimento visivo contrastivo è un approccio di deep learning auto-supervisionato — reso popolare da framework come SimCLR (Chen et al., 2020) e MoCo (He et al., 2020) — che apprende rappresentazioni ricche di immagini senza etichette, avvicinando diverse versioni aumentate della stessa immagine e allontanando immagini diverse. Trasforma un ampio insieme di immagini non etichettate in un utile estrattore di caratteristiche.