The more popular or performant way of doing this is to look at patches coming from an image and contrast them with patches coming from a different image. This forms the basis of a lot of popular methods like instance discrimination, MoCo, PIRL, SimCLR. The idea is basically what’s shown in the image. To go into more details, what these methods do is to extract completely random patches from an image. These patches can be overlapping, they can actually become contained within one another or they can be completely falling apart and then apply some data augmentation. In this case, say, a colour chattering or removing the colour or so on. And then these two patches are defined to be positive examples. Another patch is extracted from a different image. And this is again a random patch and that basically becomes your negatives. And a lot of these methods will extract a lot of negative patches and then they will basically perform contrastive learning. So there are relating two positive samples, but there are a lot of negative samples to do contrastive learning against.
La façon la plus populaire ou la plus performante de procéder consiste à regarder les patchs provenant d’une image et à les mettre en contraste avec les patchs provenant d’une autre image. Ceci constitue la base de nombreuses méthodes populaires comme la discrimination d’instance, MoCo, PIRL, SimCLR. L’idée est essentiellement ce qui est montré dans la figure 13. Pour aller plus dans les détails, ces méthodes consistent à extraire d’une image des taches complètement aléatoires. Ces patchs peuvent se chevaucher, être contenus les uns dans les autres ou s’effondrer complètement, puis appliquer une augmentation des données. Dans ce cas, par exemple, flouter une couleur ou en enlever une. Ces deux taches sont alors définies comme des exemples positifs. Un autre patch est extrait d’une image différente. Il s’agit là encore d’une tache aléatoire qui sert à créer nos négatifs. Beaucoup de ces méthodes extraient énormément d’exemples négatifs et puis effectuent un apprentissage contrastif.