之前笔者在[1]中介绍过MoCo v1模型通过解耦batch size和负样本队列大小,从而实现超大负样本队列的对比学习训练方案;在[2]中我们提到了当前对比学习训练中提高负样本数量的一些方法;在[3]中提到了将MoCo扩展到多模态检索中的方案。在本文,我们介绍下MoCo v3,一种尝试在Transformer模型中引入MoCo机制的方法,并且最重要...
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。 ViT也可以打败ResNets和Contrastive Learning的搭配,下面这张是MoCo各个版本搭配ResNets训练的结果: 作者发现,训练过程中的...
训练曲线抖动的可能原因在于梯度剧变，作者对ViT的第一层和最后一层梯度的无穷范数进行了统计。结果发现，在训练过程中，第一层梯度的骤变会导致不稳定现象，随后传递至最后一层。因此，ViT的Transformer第一层梯度的不稳定性可能是训练曲线剧烈抖动的原因。针对这一问题，MoCo v3提出了一个简单而有效的解决...
MoCo v3：训练自监督视觉Transformer的实证研究何凯明等人最近的研究论文An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers[1]，并未提出新方法，而是着重于解决训练过程中的问题。论文发现，训练自监督Transformer时，存在instablity（不稳定）现象，表现为训练过程中频繁的性能下降。作者通过冻...
如果你没有找到直接的MoCo v3实现，可能需要参照MoCo论文描述自行实现或者寻找相似的开源实现进行参考修改...
材质 X32CrMoCoV3-3-3 价格说明 价格:商品在爱采购的展示标价,具体的成交价格可能因商品参加活动等情况发生变化,也可能随着购买数量不同或所选规格不同而发生变化,如用户与商家线下达成协议,以线下协议的结算价格为准,如用户在爱采购上完成线上购买,则最终以订单结算页价格为准。 抢购价:商品参与营销活动的活动...
材质 X32CrMoCoV3-3-3, 1.2885 用途 应用于金属热加工领域的工具材料 加工服务 铣磨热处理 价格说明 价格:商品在爱采购的展示标价,具体的成交价格可能因商品参加活动等情况发生变化,也可能随着购买数量不同或所选规格不同而发生变化,如用户与商家线下达成协议,以线下协议的结算价格为准,如用户在爱采购上完成...
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...
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…
如无特别说明,文中截图均来自论文[1] 先来看看性能,如图1所示,在ImageNet上训练的以VIT-L为backbone的MoCo v3,性能超过了自监督的iGPT,也超过了在JFT-300M上全监督训练的VIT-B,不过MoCo v3的参数量要大不少 图1 transformer性能对比 Self-supervised Transformer的性能对比可以有两个方向,一个是跟Supervised Tr...