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master 2Branches1Tag Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit chentingpc minor updates May 22, 2023 383d414·May 22, 2023 History 40 Commits colabs imagenet_subsets tf2 CONTRIBUTING.md LICENSE README.md ...
20:31,正经的把这篇论文看完。 论文:A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 或者是:A simple framework for contrastive learning of visual representations 相关的PPT:https://icml.cc/media/icml-2020/Slides/6762.pdf GitHub:https://github.com/google-research/simclr ICML 2020...
SimCLR 不仅优于之前的工作(图 1),而且更简单,既不需要专门的架构(Bachman 等人,2019 年;Hénaff 等人,2019 年),也不需要记忆库(Wu 等人,2018 年;Tian 等人,2019 年;He 等人,2019 年;Misra & van der Maaten,2019 年)。 图1. 使用不同自监督方法(在 ImageNet 上进行预训练)学习的表征训练的线性分类...
代码链接:https://github.com/google-research/simclr原文链接: The Illustrated SimCLR Framework近年来,已经提出了许多用于图像表示的 自我监督学习方法,每种方法都比以前更好。但是,他们的表现仍然低于受…
代码实现方面本想另外写一篇可是看github上注释已经给的很详细了。可能需要注意的是ground truth labels 的构造方法与simclr不同,(https://github.com/facebookresearch/moco/blob/78b69cafae80bc74cd1a89ac3fb365dc20d157d3/moco/builder.py#L155)。这里用的不是one hot label,pytorch cross entropy groud trut...
代码链接:https://github.com/google-research/simclr 图2:ImageNet Top-1线性分类器的精度,这些分类器基于不同的自监督方法(在ImageNet上预训练)学习的表示。灰十字表示监督ResNet-50。SimCLR以粗体显示。 图3:SimCLR框架 SimCLR的基本思想是: ① 将原始图像分为大小为N的批次。
https://github.com/nakaizura/Source-Code-Notebook/tree/master/MoCo SimCLR MoCo 强调 pair 对的样本数量对对比学习很重要,SimCLR 认为构建负例的方式也很重要。先说结论: 多个数据增强方法组合对于对比预测任务产生有效表示非常重要。此外,与有监督学习相比,数据增强对于无监督学习更加有用; ...
此外,当在仅占AlexNet标签量的1%的标签上进行训练时,SimCLR模型依然能达到85.8%的Top5准确率,展现了其出色的性能。SimCLR的官方实现代码在GitHub上可以找到,由论文作者在Tensorflow中提供。
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