如何MoCo v1代码训练？ - 知乎
MoCo V1：视觉领域也能自监督啦 何凯明从 CVPR 2020 上发表的 MoCo V1（Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning），到前几天挂在arxiv上面的 MoCo V3（An Empirical …
如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？ - 知乎
认真的读了一下论文，还是对He表示大大的钦佩，非常细致的工作。 首先MoCo v3不应该是这篇论文的重点，这篇论文的重点应该是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在ViT上。MoCo v3相比v2去 …
在jupyter中怎么运行moco v3模型? - 知乎
通常，MoCo是用来进行自监督学习的，因此你需要一个大型的数据集，例如ImageNet。 确保数据集已正确准备，并且可以通过Python接口访问。 3、导入所需库和模型： 在Jupyter Notebook的代码单元 …
深度学习中，自监督 (self-supervised)和无监督 (unsupervised)有什么区 …
这听起来是一个非常简单的idea，但是这个方法真的有效，最早该loss function被应用在（视觉）自监督学习中应该是在2019年的论文CPC中 [4]（我的印象中是这样，如果有人知道更早的也可以告诉 …
多模态大模型之ALBEF - 知乎
这促使模型区分不同的图文组合，避免错误地将不相关的图像和文本联系在一起。 为了实现良好的图文对比效果，ALBEF 借鉴了 Moco 的做法，引入了 memory bank 和 Momentum encoder。 memory …
关于对比学习的InfoNCE loss构造正样本的疑问? - 知乎
Oct 3, 2023 · 一般样本本身可以作为正样本的。 对比学习刚开始的几篇文章（图像领域的simclr， moco）使用的是图像的数据增强版本作为正样本。 simcse 这篇文章指出在文本领域，对输入文本 …
有图像分类问题的创新点吗？ - 知乎
Jul 17, 2021 · 图5： (a)是MoCo的训练损失曲线。 (b)是MoCo的分类精度曲线。 (c)是BYOL的训练损失曲线。 本文提出了一种简单的归一化技术，即指数移动平均归一化 (EMAN)，用于基于EMA-teacher …
如何看待无监督学习在vision transformer上的应用前景？ - 知乎
我们的MoBY： MoCo v2+BYOL中已有的tricks；唯一算新加的trick是不对称的drop path，我们发现这个设计对结果帮助很大；我们也用了较小的512的batch size，希望让很多学校实验室也能afford 我相信 …
如何理解软件测试中的stub和mock? - 知乎
Moco是热更新的，所以启动了jar包的服务之后，即使修改了json文件中的内容，也不需要重启服务就生效。 相关资料，公众号后台发送‘mock’即可获取，包括jar包、json文件和测试代码。
何恺明 - 知乎
2019年11月，Facebook AI研究团队的何恺明等人提出了一种名为动量对比（MoCo）的无监督训练方法。 在7个与检测和分割相关的下游任务中，MoCo可以超越ImageNet上的监督学习结果，在某些情况 …