Вышел новый выпуск нашего Reading Club НКБТех — на этот раз про Self-Supervised Learning (SSL) в компьютерном зрении.
SSL — один из самых практичных способов выжать максимум из данных, когда разметки мало/она дорогая: сначала учимся на “сыром” массиве изображений без ручных меток, а потом дообучаемся под конкретную задачу.

В видео обсуждаем:

• почему supervised learning часто упирается в разметку и переносимость;
• как выглядит типичный SSL pipeline;
• эволюцию подходов: context-based → contrastive → clustering/self-distillation;
• ключевые методы: DeepCluster, SimCLR, BYOL, DINO, SwAV;
• и сравнение методов + список литературы.

Таймкоды внутри — можно смотреть точечно по интересующим блокам.

Запись:
VK
YouTube
RUTUBE