MoCo V3 算法原理 MoCo V3 算法分析 MoCo V3 提升ViT训练稳定性 不稳定性测试 提升稳定性的方法 对比实验 小结 引用 何凯明从 CVPR 2020 上发表的 MoCo V1(Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning),到前几天挂在arxiv上面的 MoCo V3(An Empirical Study of Training Self-Supervised ...
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…
MoCo v3中并没有对模型或者MoCo机制进行改动,而是探索基于Transformer的ViT(Visual Transformer)模型[5,6]在MoCo机制下的表现以及一些训练经验。作者发现ViT在采用MoCo机制的训练过程中,很容易出现不稳定的情况,并且这个不稳定的现象受到了学习率,batch size和优化器的影响。如Fig 1.所示,在batch size大于4096的时候已...
那么不一样的是整个 Framework 有所差异,MoCo v3 的整体框架如下图8所示,这个图比论文里的图更详细地刻画了 MoCo v3 的训练方法,读者可以把图8和上图2做个对比,看看MoCo v3 的训练方法和 MoCo v1/2 的训练方法的差异。 图8:MoCo v3方法,图中n为Batch size MoCo v3 的训练方法和 MoCo v1/2 的训练方...
MoCo v3 的核心在于将对比学习应用于 ViT 上，其算法原理包括了 InfoNCE 损失函数和特定的框架组成。相较于 MoCo v1/2，MoCo v3 在网络结构上进行了改进，采用了一个预测头（两层 FC），并通过大量实验证明了如何克服自监督学习中引入 ViT 的训练不稳定问题。实验表明，训练不稳定性导致的性能轻微...
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...
上表给出了MoCoV3框架下不同ViT模型的对比。可以看到:(1)相比iGPUT,无需额外数据预训练,基于MoCo的ViT取得了更高的精度、更小的模型。(2) 随着模型变大,所提方案的精度会逐渐提升;而在监督学习方式中,基于ImageNet-1k/2k预训练的ViT-L的精度要低于ViT-B。事实上,本文自监督预训练的ViT-L精度(77.6%)要比...
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...
Mocov3 pikaqier 编辑于 2021年06月07日 17:21 收录于文集 deep learning notes · 16篇 1 简介 unsupervise pretraining 框架基本还是之前moco的框架,只是和 simCLR 一样不再采用memory bank 而是用了large batch size, batch中除本图片外的其他图片做负样本。与SimCLR 不同处在于有encoder key 和 encoder q...
He团队的Mocov3论文展现出高度的专业性和细致性，其核心在于将对比学习应用于ViT模型，对无监督学习领域具有重要意义。论文的重点不在于MoCo v3本身，而是如何将这一方法成功地应用至ViT模型上。Mocov3相比之前的版本去除了记忆队列，转而采用大型批量大小的策略，从而实现了性能上的微小提升。在Mocov3应用于...