An image i and its augmentation ItIt is passed through the network and the contrastive learning loss is applied in such a way that the network becomes invariant to the pretext task. The aim is to achieve high similarity for image and patch features belonging to the same image. And low similarity for features from other random images. The pretext task of PIRL tries to achieve invariance over data augmentations rather than predicting the data augmentation.
Une image i et son augmentation ItIt sont passées à travers le réseau et la perte d’apprentissage contrastive est appliquée de manière à ce que le réseau devienne invariant à la tâche de prétexte. L’objectif est d’obtenir une similarité élevée pour les caractéristiques de l’image et du patch appartenant à la même image ainsi qu’une faible similarité pour les caractéristiques provenant d’autres images aléatoires. La tâche prétexte de PIRL essaie d’obtenir une invariance sur les augmentations de données plutôt que de prédire l’augmentation des données.