MoCo v2 是在 SimCLR 发表以后相继出来的,它是一篇很短的文章, 只有2页。在MoCo v2 中,作者们整合 SimCLR 中的两个主要提升方法到 MoCo 中,并且验证了SimCLR算法的有效性。 在SimCLR v1 发布以后,MoCo的作者团队就迅速地将 SimCLR的两个提点的方法移植到了 MoCo 上面,想看下性能的变化,也就是MoCo v2。结果...
威廉快报 Mo.co..那我真得喷一喷了。你蜜蜂剑排第一,我乌龟排倒数,你用召唤流打完噩梦单挑一结算,蜜蜂剑得了mvp🤪!躺赢狗,乌龟就是躺赢狗,这把的评分是3.0!难道大家不是一个整体吗?你蜜蜂剑离了乌龟,是不是奶锤都不如
李沐论文精读系列一: ResNet、Transformer、GAN、BERT李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等)李沐论文精…
与SimCLR需要TPU支持的大批次相比,我们的“MoCo v2”基线可以在典型的8-GPU机器上运行,并获得比SimCLR更好的结果。我们希望这些改进的基线将为未来的无监督学习研究提供参考。 2. 背景 __对比学习 Contrastive learning 对比学习是一个框架,它从相似/不相似的数据对中学习相似/不相似的表征。这可以表示为一个字典...
MoCo v1、v2和v3的对比如下：1. 核心思想与改进： v1：核心是通过对比学习，计算每个批次的特征与内存库中特征的相似性，并引入经验移动平均来保持正样本对的稳定性。 v2：在v1的基础上加入了高斯模糊和MLP的改进，以及cosine学习率调整策略。MLP仅在无监督预训练时有效。 v3：研究了在自监督训练...
从MoCov3的探索可以看出,FAIR试图从Self-Supervised和Transformer两大炙手可热的方向寻求CV未来的方向,NLP从Transformer -> BERT -> GPT系列,逐渐统治整个NLP领域,MoCo似乎也想复制出NLP的成功路径,从MoCov1 -> MoCov2 -> MoCov3逐渐探索CV领域Unsupervised representation learning的上限,Self-Supervised+Transformer会...
最近,MoCo系列的最新版本MoCo V2发布了,它在继承了MoCo V1的优点的同时,结合了SimCLR的优点,进一步提升了图像自监督学习的性能。 MoCo V2的改进主要体现在两个方面。首先,MoCo V2采用了SimCLR中的两个重要技巧:更大的batch size和更长的训练时间。这两个技巧都能够有效地提升模型的性能。其次,MoCo V2还引入了...
1.1 MoCo v2 的 Motivation 上篇文章我们介绍了 MoCo 这个系列的第一版 MoCo v1,链接如下所示。 MoCo v1的方法其实可以总结为2点 (a)在[1 原始的端到端自监督学习方法]里面,Encoder 和 Encoder 的参数每个step 都更新,这个问题在前面也有提到,因为Encoder 输入的是一个 Batch 的 negative samples (N-1个...
MoCoV2在MoCo的基础上，整合了SimCLR的两个主要提升方案，以构建一个性能优于SimCLR的无监督学习基线。通过使用MLP投影头和更多的数据增强策略与MoCo相结合，MoCoV2不仅在无监督学习方法中展现出了更优的表现，而且还通过减少训练批大小，使得最优的无监督学习方法更具广泛应用性。自监督学习是一个充满挑战...
MoCo-v2框架 现在，让我们把所有的东西放在一起，看看整个Moco-v2算法是什么样子的。步骤1：我们必须得到查询和键编码器。最初，键编码器具有与查询编码器相同的参数。它们是彼此的复制品。随着训练的进行，键编码器将成为查询编码器的移动平均值（在这一点上进展缓慢）。由于计算能力的限制，我们使用Resnet-18体系...