MoCo v2 Abstract 在本文中,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进行简单的修改——即使用MLP投影头和更多的数据增强——我们建立了更强的baseline,优于SimCLR,并且不需要大规模的训练批次。 (补充) 和无监督学习不同,自监督学习主要是利用辅助任务(pretext)从大规模的无监督...
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 v2 框架改进:将卷积层后的线性层改成两层的 MLP;3 实验 消融实验 策略: 添加MLP ; 添加数据增强; 采用余弦衰减学习率; 调整epochs 大小; Baseline 对比 4 总结 略 论文信息 1 介绍 2 方法 3 实验 4 总结 __EOF__ 本文作者: Blair 本文链接: https://www.cnblogs.com/BlairGrowing/p/...
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而今年三月份,MoCov2 论文出来了,同时MoCov1-v2的代码也同步开源了。 值得注意的是MoCov2 论文中与 前段时间 Hinton组的SimCLR做了对比,MoCov2性能全面超过SimCLR(大厂之间的较量,瑟瑟发抖)。 TinyPerson 论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.10664
而今年三月份,MoCov2 论文出来了,同时MoCov1-v2的代码也同步开源了。 值得注意的是MoCov2 论文中与 前段时间 Hinton组的SimCLR做了对比,MoCov2性能全面超过SimCLR(大厂之间的较量,瑟瑟发抖)。 TinyPerson 论文链接:https:///abs/1912.10664 代码链接:
李沐论文精度系列之《MoCo 论文逐段精读》、精读笔记 1.1.1 前言 MoCo于2019年11月13在 CVPR发表,并获得 CVPR2020最佳论文提名,它是用一种对比学习的方式进行无监督训练的模型。MoCo是第一个在很多主流的机器视觉领域上(比如分类、检测、分割、人体关键点检测等),都超越了有监督预训练模型的无监督模型,从...
MoCo v1于2019.11发布于arXiv,中了CVPR 2020;MoCo v2于2020.3发布于arXiv,是一个技术报告,正文只有2页。 如无特别说明,文中截图均来自论文[1]或论文[2]。 先讲MoCo v1,用对比学习来做做自监督(无监督)学习,一个非常重要的点就是负样本,个人理解是负样本越多越好,这样得到的representation判别性更强,有效...