表现SOTA！DetCo算法：目标检测无监督对比学习

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这篇文章也是最新出炉的2021年7月，并且开源了！

是香港大学、华为诺亚方舟实验室、武汉大学、南京大学出品！！！

论文地址：arxiv.org/pdf/2102.0480

DetCo三个特点：

证明了当以前的自监督学习表示被转移到下游任务时，图像分类和目标检测之间准确性的不一致。
提出了一种新的检测友好自监督方法，DetCo，它能够结合多个全局和局部对比损失，以提高目标检测任务中对比学习的特征表示。
在PASCAL VOC, COCO和Cityscapes上的大量实验表明，当转移到一系列2D和3D实例级检测任务，如目标检测、实例分割、人体姿态估计、语义分割时，DetCo优于最新方法，表现SOTA。

DetCo概览

目标检测结果对比

DetCo在不同任务上的试验结果

可视化

开源地址：GitHub - xieenze/DetCo

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