揭示 STEGO 的内部工作机理，以实现安全的无监督语义分割（英文版）

英文标题：Uncovering the Inner Workings of STEGO for Safe Unsupervised Semantic Segmentation中文摘要：本文研究使用自监督预训练策略和 Vision Transformer 架构的 DINO 自蒸馏技术，以无监督聚类和语义对应的方式进行通用特征提取；并介绍了基于 DINO 预训练的 Vision Transformer 的特征相应的无监督语义分割的 STEGO 方法，并探讨了 STEGO 方法的工作机制和训练策略，最终得出 STEGO 构架可被解释为保留语义的降维技术，是当前技术应用于安全关键型应用的一种方法。英文摘要：Self-supervised pre-training strategies have recently shown impressiveresults for training general-purpose feature extraction backbones in computervision. In combination with the Vision Transforme