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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,674 - 1,678 (5page)
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Recently, self-supervised learning (SSL) without supervision (i.e., human annotation) in the computer vision domain has drawn huge popularity due to its superior performance than deep supervised learning on downstream tasks such as object detection and segmentation. Thus, it is more likely to use the pretrained models by self-supervised learning than supervised learning. Specifically, as masked language modeling (MLM) in natural language processing (NLP) shows powerful representation in the pre-training phase, masked image modeling (MIM) has emerged in SSL for the computer vision domain. From this context, we try to review recent self-supervised learning algorithms released since 2020 in terms of pre-text tasks, architecture, and backbone network and provide several discussion points.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론 및 연구 전망
참고문헌
참고문헌 (0)
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