Deep Learning, Machine Learning, Self Supervised Learning, Artificial Intelligence.
(ex: 2 個 160 resolution+4 個 96 resolution)，能夠學習更局部的特徵、提升正樣本的數量，也不會增加計算量。由下圖的實驗結果可得知採用 Multi-crop 能增加 4% 的準確率，而且不只在 SwAV 有效，對於其他的 SSL 方法也有很大的幫助。 以下是各個 Siamese architectures 的比較圖，可看出這些模型的結構都非常類似。 Barlow Twins 主要貢獻為提出 cross-correlation matrix 前半部與 Contrastive Learning 相同，後半部則是對 batch 中的所有圖像提取的