物体検知では大規模なデータ作成は一般に困難である。この問題へのアプローチとして本研究ではデータセットに含まれる情報が物体検知用のアノテーションのみであった場合を想定して、物体検知の文脈では初のmulti-task self-supervisedな学習手法を提案する。