Abstract-Stor skala märkta data krävs i allmänhet för att träna djupa neurala nätverk för att få bättre prestanda i visuella funktioner lärande från bilder eller videor för datorseende applikationer. För att undvika omfattande kostnader för att samla in och kommentera storskaliga datauppsättningar, som en delmängd av oövervakade inlärningsmetoder, föreslås självövervakade inlärningsmetoder för att lära sig allmänna bild- och videofunktioner från storskaliga omärkta data utan att använda några människoannoterade etiketter. Detta dokument ger en omfattande översyn av djupt lärande-baserade självövervakade allmänna visuella funktion inlärningsmetoder från bilder eller videor. För det första beskrivs motivationen, den allmänna pipelinen och terminologin för detta område. Sedan sammanfattas de gemensamma djupa neurala nätverksarkitekturer som används för självövervakad inlärning. Därefter granskas schemat och utvärderingsmåtten för självövervakade inlärningsmetoder följt av de allmänt använda bild- och videodataseten och de befintliga självövervakade inlärningsmetoderna för visuella funktioner. Slutligen sammanfattas och diskuteras kvantitativa resultatjämförelser av de granskade metoderna för referensdatauppsättningar för både bild- och videofunktionsinlärning. Äntligen avslutas denna uppsats och listar en uppsättning lovande framtida riktningar för självövervakad visuell funktionsinlärning.
Självövervakad Learning SSL är ett ramverk utvecklat för att lära sig visuella funktioner från storskaliga omärkta data REF.
Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}