Region-based representations can be effectively combined with strong self-supervised features to enable competitive performance on a variety of visual recognition tasks, including semantic segmentation, object-based image retrieval, and multi-image analysis.
지역 기반 표현은 다양한 응용 분야에서 효과적일 수 있으며, 최근 발전된 자동 분할 및 무감독 특징 학습 기술을 활용하여 재검토할 필요가 있다.