这次看的paper是 An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers ,前两周刚挂出来了的,可谓新鲜滚热辣了。这篇paper是FAIR 何凯明的MoCo v3,行文还是很务实的,开篇第一句:“This paper does not describe a novel method”,明讲没有新方法,只是手把手教你如何训练visual transformer的。所以这...
在论文的批注中,何凯明关于无监督学习和自监督学习的区别,原话是“Self-supervised learning is a form of unsupervised learning. Their distinction is informal in the existing literature. In this paper, we use the more classical term of “unsupervised learning”, in the sense of “not supervised by hu...
全部的伪代码 (来自MoCo v3 的paper): # f_q: encoder: backbone + pred mlp + proj mlp# f_k: momentum encoder: backbone + pred mlp# m: momentum coefficient# tau: temperaturefor x in loader: # load a minibatch x with N samples x1, x2 = aug(x), aug(x) # augmentation q1, q2 ...
假设 Encoder 依然取 ResNet-50,则 MoCo v2,MoCo v2+,MoCo v3 的对比如下图9所示,主要的提点来自于大的 Batch size (4096)和Prediction head 的使用。 图9:MoCo v2,MoCo v2+,MoCo v3 的对比 (Backbone: ResNet-50) 2.2 MoCo v3 自监督训练 ViT 的不稳定性 上图9的实验结果证明了 MoCo v3 在Encoder...
今天介绍MoCo 系列的后续工作:MoCo v2 和 v3。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...
全部的伪代码 (来自MoCo v3 的paper): # f_q: encoder: backbone + pred mlp + proj mlp# f_k: momentum encoder: backbone + pred mlp# m: momentum coefficient# tau: temperaturefor x in loader: # load a minibatch x with N samples x1, x2 = aug(x), aug(x) # augmentation q1, q2 ...
简要介绍无监督学习,对moco的论文核心思想提炼总结,以及对源代码的逐行解析, 视频播放量 5441、弹幕量 3、点赞数 151、投硬币枚数 110、收藏人数 201、转发人数 24, 视频作者 Nancyttto, 作者简介 ,相关视频:超强动画,深入浅出解释Transformer原理!这可能是我看到唯一
MoCo至今已出现了三个版本,第一版MoCo v1是在SimCLR诞生之前的一种比较流行的无监督学习方法,这个系列的前2个工作MoCo v1和v2是针对 CNN 设计的,而MoCo v3是针对Transformer模型设计的,本文主要介绍 Moco v1 的思想喝来源。 Self-Supervised Learning
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看完了Mae看这个就是不一样的感觉了,MAE属于生成式任务,Moco属于对比式学习。大家如果想对对比学习有更多的了解,可以按照下面顺序去读一些论文加深理解。1. 基于负例对比学习:Moco MocoV2 MocoV3 SimCLR SimCLRV22. 基于聚类的对比学习:以SwAV为代表,也是上下分支对称结构。3. 使用正例:其中一个代表模型BYOL,上...