MoCo v2: 你追我赶,借鉴SimCLR超车 paper:Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 诚如paper标题Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning,这篇paper是v1系列改进的一个baseline版本,paper也只有短短的两页,主要借鉴了SimCLR的一些trick,v2版本取得明显的提升效果: Moco v2的消融实验 和SimCLR...
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。SimCLR的两个提点的方法就是: 使用强大的数据增强策略,具体就是额...
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。结果显示,MoCo v2的结果取得了进一步的提升并超过了 SimCLR v1,证明MoCo系列方法的地位。因为 MoCo v2 文章只是移植了 SimCLR v1 的技巧而没有大的创新,所以作者就写成了一个只有2...
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...
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...
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...
MoCo v2is an improved version of the Momentum Contrast self-supervised learning algorithm. Motivated by the findings presented in the SimCLR paper, authors: Replace the 1-layer fully connected layer with a 2-layer MLP head with ReLU for the unsupervised training stage. ...
论文阅读:CVPR2020 | MOCOV2:Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Implementation for ICLR 2023 paper “Your Contrastive Learning is Secretly Doing Stochastic Neighbor Embedding” (https://arxiv.org/abs/2205.14814) - MIFA-Lab/t-MoCo-v2
The MoCo v2 paper integrated the two key improvements of SimCLR into MoCo v1, resulting in further performance improvements over SimCLR v1. The paper, being a technical report with only 2 pages, focused on incorporating the SimCLR techniques without significant innovation.MoCo v3 ...