今天介绍 MoCo 系列第二版 MoCo v2 就是在 SimCLR 发表后结合了 SimCLR 优点的图像自监督学习方法,MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的,而 MoCo v3 是针对 Transformer 结构设计的,反映了 MoCo 系列对视觉模型的普适性。 MoCo V1:视觉领域也能自监督啦 MoCo V2:MoCo 系列再升级啦 MoCo V3:视觉自监督迎来Tr...
今天介绍 MoCo 系列第二版 MoCo v2 就是在 SimCLR 发表后结合了 SimCLR 优点的图像自监督学习方法,MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的,而 MoCo v3 是针对 Transformer 结构设计的,反映了 MoCo 系列对视觉模型的普适性。 [TOC] MoCo V2 的改进 在SimCLR v1 发布以后,MoCo的作者团队就迅速地将 SimCLR 的两...
insert_op_conf=aipp_resnet34.config: AIPP插入节点,通过config文件配置算子信息,功能包括图片色域转换、裁剪、归一化,主要用于处理原图输入数据,常与DVPP配合使用,详见下文数据预处理 运行成功后生成moco-v2-bs1.om模型文件. 转换om模型成功后,使用mindstudio remote终端执行benchmark推理 启动ssh session 连接成功后...
而在MoCo V2中,作者采用了动量更新的方式,即新的模型参数是旧模型参数和新计算出的梯度的加权平均。这种方式能够使得模型更加稳定地学习到数据的分布特性,从而提高模型的性能。 除了以上两个方面的改进,MoCo V2还采用了一些其他的技巧来提升模型的性能。例如,MoCo V2使用了更大的网络结构,采用了更多的数据增强方式等...
Batch size 的大小限制了负样本的数量,也限制了自监督模型的性能。SimCLR 是 Google 提出的,有庞大的TPU集群加持,肯定不愁吃不愁穿,但是普通老百姓肯定不能这样。 MoCo V2 直接上实验 回到今天的主角身边,MoCo v2 的亮点是不需要强大的 Google TPU 加持,仅仅使用 8-GPU 就能超越 SimCLR v1 的性能。v2 将 ...
模型数量 125 图像聚类 模型数量 67 使用「MoCo v2(MoCo v2)」的项目 Swin-T (UPerNet) MoBY Zhenda Xie 等7人 发布时间:2021-05 1 模型资源 1 项目文献 语义分割 2021年 SOTA! ON ADE20K Validation mIoU 45.58 MoBY (Swin-T) Zhenda Xie 等7人 ...
MoCo V2【4】 对比式自监督学习的另一个代表模型是由 Chen Ting 提出的 SimCLR【5】(A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)。 SimCLR在ImageNet的分类任务上表现优于 MoCo V1。与 MoCo V1 相比,SimCLR 更加关注正负样本的构建方式和非线性层(MLP)对自监督学习的影响。其结构类...
1.3 MoCo v2实验 以上就是对 MoCo v1的概述,v2 将 SimCLR的两个提点的方法 (a 使用预测头b 使用强大的数据增强策略) 移植到了 MoCo v1上面,实验如下。 训练集:ImageNet 1.28 张训练数据。 评价手段: (1) Linear Evaluation(在Self-Supervised Learning 超详细解读 (二):SimCLR系列文章中有介绍,Encoder (Re...
于是MoCov2以一种实验报告的形式诞生了。 实验 从实验中可以看出,增加MLP、更强的aug、大epoch都能够大幅度的提升MoCo的精度。 MoCov2相比于SimCLR,在batch size更小的情况下,能够达到更好的效果。 3 『MoCov3』 MoCov3的出发点是NLP领域的Unsupervised ...
自监督学习 —— MoCo v2 对比无监督学习最近显示出令人鼓舞的进展,例如在动量对比(MoCo)和SimCLR中。在这篇笔记中,我们通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它们的有效性。通过对MoCo的简单修改,即使用MLP投影头和更多的数据增强。 简介 最近关于从图像进行无监督表征学习的研究正集中在一个被称为对比...