自我监督视觉预训练的密集对比学习 该项目托管用于实现DenseCL算法以进行自我监督表示学习的代码。 王新龙，张如凤，沉春华，Kong涛，李磊在：Proc。 IEEE Con​​f。 2021年的计算机视觉和模式识别（CVPR） arXiv预印本（ ） 强调 增强密集预测： DenseCL预训练模型在很大程度上有利于密集预测任务，包括对象检测和语义分段（最高+ 2％AP和+ 3％mIoU）。 简单的实现： DenseCL的核心部分可以用10行代码实现，因此易于使用和修改。 灵活的用法： DenseCL与数据预处理脱钩，因此可以快速灵活地进行培训，同时不知道使用哪种增强方法以及如何对图像进行采样。 高效的培训：与基准方法相比，我们的方法引入的计算开销可忽略不计（仅慢1％）。 更新 发布了DenseCL的代码和预训练模型。 （02/03/2021） 安装 请参考进行安装和数据集准备。