SimCLR 我们已经准备好了数据，开始对模型进行复现。上面的增强模块提供了图像的两个增强视图，它们通过编码器前向传递以获得相应的表示。 SimCLR 的目标是通过鼓励模型从两个不同的增强视图中学习对象的一般表示来最大化这些不同学习表示之间的相似性。编码器网络的选择不受限制，可以是任何架构。 上面已经说了，为了...
使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。 Sim...
与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。 SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。 并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务,例如对象检测、语义分割和小样本学习,...
使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。 Sim...
使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练 简介:SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息...
他人复现pytorch链接: github.com/sthalles/Sim 1 概况 核心观点: 数据增强(data augmentations)的组合对预测任务的表现有重要影响,对于非监督学习而言,数据增强的提升作用更大; 本文定义了一个对比损失和表征之间的可学习非线性转换,大幅提高了表征的质量; 具有对比交叉熵损失(contrastive cross entropy loss)的表征学...
SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。
使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。
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,从某种程度上证明了无监督学习在机器视觉领域,也能达到很好的效果。
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf 官方github链接: https://github.com/google-research/simclr 他人复现pytorch链接: https://github.com/sthalles/SimCLR 1 概况 核心观点: 数据增强(data augmentations)的组合对预测任务的表现有重要影响,对... ...