本研究解决了在底栖栖息地图像多标签分类中缺失标注信息的问题，采用了先进的自监督学习技术。我们发现，在小型本地数据集上，经过自监督预训练的模型在分类精度和深度上明显优于imagenet预训练的模型，期望为未来的自动水下图像标注任务建立基准。
本研究使用自监督学习技术解决了底栖栖息地图像多标签分类中缺失标注信息的问题。研究发现，自监督预训练的模型在分类精度和深度上优于imagenet预训练的模型，为未来的自动水下图像标注任务建立了基准。
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