基于自监督学习的钢铁显微组织图像跨域分类的国内外研究现状以及研究意义

目前，基于自监督学习的钢铁显微组织图像跨域分类的研究在国内外都有一定的进展。这种方法可以通过无需标注数据，自动学习特征表示，实现不同数据集之间的分类任务。这种方法可以应用于钢铁显微组织图像的质量控制、缺陷检测等领域，具有重要的研究意义。