본 논문에서는 레이블이 지정되지 않은 음악 데이터에서 리듬 분석 시스템을 학습하고, 소량의 레이블이 지정된 데이터만으로 비트 트래킹 작업을 수행할 수 있는 새로운 자기 지도 학습 방식을 제안합니다.
Virchow2 및 Virchow2G 모델은 데이터 규모, 모델 크기 및 병리학 분야에 특화된 학습 방법을 통해 자기 지도 학습을 병리학 이미지 분석에 적용하여 기존 모델 대비 향상된 성능을 보여줍니다.