概述
一、DIM(Deep InfoMAX)
Title:Learning deep representations by mutual information estimation and maximization(2019ICLR)
Author:R Devon Hjelm(MSR Montreal)
Method:
主要使用最大化互信息的思想,同一张图的局部特征和全局特征应高度相关,另一张的局部特征不相关。采用NCEloss得到score
实际操作中的两种方法:
二、AMDIM
Title:Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views(2019Nips)
Author:Philip Bachman(Microsoft Research)
Method:
我的理解是在DeepInfoMAX的基础上加了一个multi-scale,即不同尺度上的feature也可以组成正负pair。
目前看来这两种自监督方法的效果超过了其他方法:
数据来源:A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classifification
最后
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