AAAI2021论文

Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning
探索了自监督表征学习中的目标定位问题。分类任务中，目不同目标具有相似的背景。作者使用显著性检测，提取前景信息，替换不同的背景做数据增强，提高了模型的表征能力。
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/UexYEkLYkn0pzSgteeD5sw

标签：显著性,AAAI2021,定位问题,Self,论文,UexYEkLYkn0pzSgteeD5sw,表征
来源： https://blog.csdn.net/yang_daxia/article/details/113573313