自监督表示学习方法旨在从大量的未标记数据中学习有用的、通用的表示，从而降低后续监督学习的样本复杂度。这些方法已被广泛应用于各种领域，例如计算机视觉(Oord等人，2018；Hjelm等人，2018；Chen等人，2020；Grill等人，2020)、自然语言处理(Peters等人，2018；Devlin等人，2019；Brown等人，2020)以及语音处理(Schneider等人，2019；Pascual等人，2019b；Chung&Glass，2020；Wang等人，2020；Baevski等人，2020
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fendouai
利用图卷积核有效检测2D距离图像中的三维目标
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