ViT 正式加入 SSL backbone 大家庭,Facebook 带着 baseline 来了paper: arxiv.org/abs/2104.0205 论文主要工作: 提出自监督训练 ViT 的方案 (Contrastive Learning for ViT) 探究ViT 训练不稳定的问题 MoCo v3 改动不大,不是重点改动1:去掉了 memory queue原因:batch...
paper:https://arxiv.org/abs/2104.02057 本文是FAIR的恺明团队针对自监督学习+Transformer的一篇实证研究。针对Transformer在自监督学习框架中存在的训练不稳定问题,提出了一种简单而有效的技巧:Random Patch Projection,它不仅适用于MoCoV3框架,同样适用于其他自监督学习框架(比如SimCLR、BYOL);与此同时,从不同角度的对...
Using a smaller batch size has a more stable result (see paper), but has lower speed. Using a large batch size is critical for good speed in TPUs (as we did in the paper). In this repo, onlymulti-gpu,DistributedDataParalleltraining is supported; single-gpu or DataParallel training is ...
PaperAn Empirical Study of Training Self-Supervised Visual TransformersHighlight作者分析了训练self-supervised ViT过程中的一些现象,指出“训练过程的不稳定”是影响accuracy的一个主要的因素,但是这个因…
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...