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 Visual Trans…
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...
1、环境配置：确保你已经安装了必要的深度学习框架，如PyTorch。安装MoCo v3相关库或者从GitHub克隆MoCo v...
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...
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...
应用领域 X32CrMoCoV3-3-3 热作合金模具钢广泛应用于制造各种高温模具，如：热锻模具：用于锻造高温合金、钛合金等难变形材料。热挤压模具：用于生产各种高温合金和高强度合金的管材、棒材。热冲压模具：用于汽车、航空航天等行业的高温冲压件生产。切割工具：用于高温合金和高强度材料的切割。
上图对比了可学习与随机块投影的MoCoV3结果对比。可以看到:随机块投影可以稳定训练,训练曲线更为平滑、精度更高(精度提升约1.7%),进一步说明了训练不稳定是影响精度的主要问题。 我们发现:除了MoCo外,其他相关方法(比如SimCLR、BYOL)同样存在不稳定问题。随机块投影同样可以改善SimCLR与BYOL的性能(分别提升0.8%和1.3%)...
实验反馈的结果是,Transformers搭配Contrastive Learning会比搭配auto-encoding效果好。下图中iGPT是Transformers搭配auto-encoding的模型,可以发现Moco v3优势是很大的。另外也可以发现,ViT越大,准确率越高,这表示ViT还持续有潜力。另外,ViT-Large在某些案例里可以直接打败监督学习。
在Jupyter Notebook中运行MoCo v3模型需要按照以下步骤进行：首先，确保环境配置正确。这包括安装必要的库，如PyTorch、 torchvision和相关依赖。接着，加载数据集。获取适合模型训练的数据，使用PyTorch提供的数据处理工具如DataLoader进行数据加载。导入所需库和模型。使用以下代码导入PyTorch库和MoCo v3模型的...