通过对比群集分配进行视觉特征的无监督学习 该代码提供了PyTorch实施和SwAV预训练的模型（SW apping V IEWS之间的ssignments），如在本文描述的。 SwAV是一种无需使用注释即可预训练卷积网络的有效且简单的方法。 与对比方法类似，SwAV通过比较图像的变换来学习表示，但是与对比方法不同，它不需要计算特征对比较。 由于不需要大型存储库或辅助动量网络，因此它使我们的框架更高效。 具体来说，我们的方法同时对数据进行聚类，同时在为同一张图片的不同增强（或“视图”）生成的聚类