超赞的对比学习
一份全面的优秀对比自监督学习论文列表。
论文
综述和评论
2024年
- 2024: 视觉语言表示学习中捷径的展示与减少 [代码]
- 2024: VoCo: 一个简单而有效的体积对比学习框架,用于3D医学图像分析 [代码]
- 2024: 多粒度对比学习框架,用于数据高效的无监督表示学习 [代码]
2023年
2022年
2021年
- 2021: 从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型 (CLIP)
- 2021: 用于医学图像无监督异常检测和定位的约束对比分布学习
- 2021: 使用语义减弱的负样本进行稳健对比学习
- 2021: VICReg: 自监督学习的方差-不变性-协方差正则化
- 2021: Barlow Twins: 通过冗余减少进行自监督学习
- 2021: 对比学习的毒化和后门攻击
- 2021: 利用自然监督可逆的对抗攻击
- 2021: 使用元标签的半监督医学图像分割自步调对比学习
- 2021: 利用自监督学习从fMRI扫描中理解认知疲劳
- 2021: 无监督时空表示学习的大规模研究
- 2021: 2D医学图像分割的对比半监督学习
- 2021: 使用更强增强的对比学习
- 2021: 用于无监督图像到图像转换的双重对比学习
- 2021: 自监督模型的迁移效果如何?
- 2021: 在野外进行视觉特征的自监督预训练
- 2021: VideoMoCo: 利用时间对抗性示例进行对比视频表示学习
- 2021: 用于自监督视频表示学习的时间对比图
- 2021: 通过获取对比示例进行主动学习
- 2021: 音视频表示的主动对比学习
2020年
- 2020:重新思考标签对改善类别不平衡学习的价值
- 2020:用于无监督表示学习的在线视觉词袋生成
- 2020:Social NCE:具有社交意识的运动表示对比学习
- 2020:CASTing 你的模型:学习定位提升自监督表示
- 2020:探索简单的孪生表示学习
- 2020:FROST:更快更稳健的单次半监督训练
- 2020:用于对比学习的硬负样本混合
- 2020:通过不变因果机制进行表示学习
- 2020:对比实例判别中的所有负样本都是平等的吗?
- 2020:自举你的潜在:自监督学习的新方法
- 2020:时空对比视频表示学习
- 2020:基于增强骨架的对比动作学习与动量 LSTM 用于无监督动作识别
- 2020:通过对比学习进行深度鲁棒聚类
- 2020:用于非配对图像到图像转换的对比学习
- 2020:揭秘对比自监督学习:不变性、数据增强和数据集偏差
- 2020:对比学习中什么不应该对比
- 2020:使用帧间-帧内对比框架的自监督视频表示学习
- 2020:通过对比聚类分配进行视觉特征的无监督学习
- 2020:无监督表示的原型对比学习
- 2020:GraphCL:图表示的对比自监督学习
- 2020:DeCLUTR:用于无监督文本表示的深度对比学习
- 2020:使用对比句子目标进行预训练可改善语言模型的话语性能
- 2020:CERT:语言理解的对比自监督学习
- 2020:深度图对比表示学习
- 2020:CLOCS:心脏信号的对比学习
- 2020:视觉表示对比学习中的互信息
- 2020:对比学习中什么构成好的视角
- 2020:CURL:用于强化学习的对比无监督表示
- 2020:监督对比学习
- 2020:基于聚类的对比学习以改善人脸表示
- 2020:视觉表示对比学习的简单框架
- 2020:带动量对比学习的改进基线
- 2020:ALICE:使用对比自然语言解释的主动学习
2019
- 2019:使用内存正则化进行无监督场景适应
- 2019:通过同时聚类和表示学习进行自标记
- 2019:用于广义零样本学习的可迁移对比网络
- 2019:MoCo:用于无监督视觉表示学习的动量对比
- 2019:前置任务不变表示的自监督学习
- 2019:Selfie:图像嵌入的自监督预训练
- 2019:使用对比预测编码的数据高效图像识别
- 2019:视觉嵌入无监督学习的局部聚合
- 2019:通过最大化跨视图互信息学习表示
- 2019:对比多视图编码
- 2019:通过不变和扩散实例特征的无监督嵌入学习
- 2019:用于无监督图像分类和分割的不变信息聚类
- 2019:对比无监督表示学习的理论分析
2018
2017 及更早
- 2017:时间对比网络:从视频中进行自监督学习
- 2017:多任务自监督视觉学习
- 2017:通过解决拼图进行视觉表示的无监督学习
- 2015:使用示例卷积神经网络进行判别性无监督特征学习
- 2010:噪声对比估计:非规范化统计模型的新估计原理