通过背景增强改进自监督学习的鲁棒性.
在对比学习中，图像的背景可能会干扰图像语义特征的学习，本文作者设计了一种背景增强(Background Augmentation)策略，用于增强对比学习的性能表现。
作者使用显著性图生成方法DeepUSPS2生成图像的前景和背景mask，用于提取图像的前景区域。
在获得图像前景区域的基础上，构造三种图像增强策略：
- BG_RM：移除背景，把背景设置为零像素；
- BG_Random：随机增加背景；
- BG_Swaps：为anchor样本和负样本设置同一个背景，为正样本设置另一个背景。
实验结果表明，该方法能改进不同对比学习方法的性能表现。
