Self-supervised Vision Transformer
Self-supervised Vision Transformer (SSL-ViT) applies self-supervised pre-training objectives — such as masked patch prediction (MAE) or self-distillation with no labels (DINO) — to the Vision Transformer architecture, enabling powerful visual representations to be learned from large unlabeled image corpora before any task-specific fine-tuning.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Caron, M., Touvron, H., Misra, I., Jegou, H., Mairal, J., Bojanowski, P., & Joulin, A. (2021). Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 9650–9660. · URL
- He, K., Chen, X., Xie, S., Li, Y., Dollar, P., & Girshick, R. (2022). Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 16000–16009. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.