DenseCL
DenseCL是一种自监督视觉预训练方法，通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁，核心部分仅需10行代码，适配多种数据增强技术。实验表明，DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升，同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南，便于研究者在视觉任务中应用。
