论文导读：RotNet通过预测图像旋转进行自监督学习

这是2018年ICLR发表的一篇论文，被引用超过1100次。论文的想法来源于：如果某人不了解图像中描绘的对象的概念，则他无法识别应用于图像的旋转。

在这篇文章中，我们回顾了巴黎科技大学(University Paris-Est)通过预测图像旋转进行的无监督表示学习。使用RotNet通过训练ConvNets来学习图像特征，以识别应用于作为输入的图像的2d旋转。通过这种方法，无监督的预训练AlexNet模型达到了54.4%的mAP，仅比有监督的AlexNet低2.4点。

本文内容

RotNet:图像旋转预测框架
CIFAR-10的消融研究与SOTA比较
基于ImageNet、Places和PASCAL VOC的任务概化

图像旋转预测框架

给定四种可能的几何变换，即0、90、180和270度旋转，卷积网络模型F(:)被训练来识别输入的图像应用了哪个旋转。

Fy(Xy) 是模型 F(

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