自我监督学习（SSL） 文件 论文2021 RGB-D显着目标检测的自监督表示学习（） 通过自我监督的多任务学习来学习特定于形式的表示形式以进行多模态情感分析（）（） 理解无对比对的自我监督学习动力学（）（） 多视角的自我监督学习。（）（ ICLR 2021 ） 与差异的对比：带有噪声标签的学习的自我监督式预训练。（）（ ICLR 2021 ）（） 自我监督的可变自动编码器。（）（ ICLR 2021 ） 自我监督视觉预训练的密集对比学习。（）（ CVPR 2021 ）（）（） 超越眼界的是：通过提取多模态知识进行自我监督的多目标检测和声音跟踪。（）（ CVPR 2021 ） AdCo：有效地从自我训练的负面对手中学习无监督表示的对抗性对比。（）（ CVPR 2021 ）（） 探索简单的暹罗表示学习。（） Barlow Twins：通过减少冗余进行自我监督的学习。（）

细粒度的自我监督学习 此存储库具有与用于细粒度图像分类的自我监督学习相关的代码。 我使用了木薯植物病数据集

我们已经更改了存储库，现在可以在找到PackNet-SfM

在最新AAAI 2020的邀请嘉宾报告上，Facebook人工智能总监、图灵奖得主Yann Lecun给了自监督学习的报告《Self-Supervised Learning 》，44页ppt，介绍了深度学习面临的挑战，自监督学习的光明前景，基于能量学习的因变量模型，介绍最新自监督学习的进展与问题，是非常值得看的报告。

分层预训练：研究资料库 这是一个用于复制“自我监督的预培训改善自我监督的预培训”项目结果的研究资料库。 您可以在这里找到arXiv的预拼版： ://arxiv.org/abs/2103.12718 @article{reed2021self, title={Self-supervised pretraining improves self-supervised pretraining.}, author={Reed, Colorado J and Yue, Xiangyu and Nrusimha, Ani and Ebrahimi, Sayna and Vijaykumar, Vivek and Mao, Richard and Li, Bo and Zhang, Shanghang and Guillory, Devin and Metzger, Sean and Keut