Compared to Imagenet dataset, real world images may have different distributions (cartoons, memes) and may or may not have a prominent object. In order to verify if the models work well on images outside of Imagenet dataset we decided to test Swav method on large scale data. SEER is Swav method tested on billions of unfiltered images.
Par rapport au jeu de données Imagenet, les images du monde réel peuvent avoir des distributions différentes (dessins animés, memes) et avoir ou non un objet proéminent. Afin de vérifier si les modèles fonctionnent bien sur des images en dehors de la base de données Imagenet, les auteurs de SEER ont décidé de tester la méthode SWAV sur des données à grande échelle. SEER (SElf-supERvised) est donc la méthode SWAV testée sur des milliards d’images non filtrées.