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最近在读Kaiming大神的MomentumContrast(MoCo)论文，里面提到"contrastivelearning"，所以顺着contrastive梳理几篇相关论文。Kaiming在MoCo的摘要里面最后一句提到“Thissuggeststhatthegapbetweenunsupervisedandsupervisedrepresentationlearninghasbeenlargelyclosedinmanyvisiontasks.
MoCo：用于无监督视觉表示学习的动量对比这是MoCo的PyTorch实现：@Article{he2019moco,author={KaimingHeandHaoqiFanandYuxinWuandSainingXieandRossGirshick},title={MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning},journal={arXivpreprintarXiv:1911.05722},year={2019},}它还包括的实施：@Article{chen2020mocov2,author=…
论文题目：《ImprovedBaselineswithMomentumContrastiveLearning》论文作者：XinleiChenHaoqiFanRossGirshi3实验Table1.AblationofMoCobaselines,evaluatedbyResNet-50for(i)ImageNetlinearclassification,and(ii)fine...
自监督经典论文MOCO在MOCO之前，对比学习的方式有两种。（a）需要两个encoder计算正样本q和负样本k，这依赖于大batchsize，并且需要两边梯度回传。（b）memorybank的方式，将所有负样本存在bank中，每次计算loss时只需要计算正样本q...
相关论文可以看看CVPR2018的UnsupervisedFeatureLearningviaNon-ParametricInstance-levelDiscrimination和CVPR2019的UnsupervisedEmbeddingLearningviaInvariantandSpreadingInstanceFeature。
具体解读了什么东西论文中提供的伪代码大约如下：下面我将分步骤介绍这个代码干什么1.queryencoder和keyencoder的参数初始化其实也没表达什么就是一开始大家的参数是一样的：f_k.params=f_q.params2.之后就是loader当中取数据这个也没啥的...
如何评价KaimingHe的最新论文MoCo？.-知乎.图像识别.无监督学习.计算机视觉.目标检测.深度学习（DeepLearning）.
首先MoCov3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。MoCov3相比v2去掉了memoryqueue，转而像SimCLR那样采用largebatch来取得稍好一点的结果，从结构上encoder借鉴BYOL那样增加了一个predictionhead，在ResNet上效果有稍许提升：
当与MoCo一起使用时，它们会带来更好的图像分类和目标检测迁移学习结果。此外，MoCo...何恺明最新一作论文：无监督胜有监督，迁移学习无压力，刷新7项检测分割任务这一次，涉及的是无监督表征学习。这一方法广泛应用在NLP领域，但尚未在...
1.MoCo主要设计了三个核心操作：Dictionaryasaqueue、Momentumupdate和ShufflingBN。.2.MoCov2在MoCov1的基础上，增加了SimCLR实验成功的tricks。.3.NLP领域的无监督表征学习使用的架构都是Transformer，而CV领域的自监督还在使用CNN架构，于是MoCov3继续探索自监督+Transformer的...
最近在读Kaiming大神的MomentumContrast(MoCo)论文，里面提到"contrastivelearning"，所以顺着contrastive梳理几篇相关论文。Kaiming在MoCo的摘要里面最后一句提到“Thissuggeststhatthegapbetweenunsupervisedandsupervisedrepresentationlearninghasbeenlargelyclosedinmanyvisiontasks.
MoCo：用于无监督视觉表示学习的动量对比这是MoCo的PyTorch实现：@Article{he2019moco,author={KaimingHeandHaoqiFanandYuxinWuandSainingXieandRossGirshick},title={MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning},journal={arXivpreprintarXiv:1911.05722},year={2019},}它还包括的实施：@Article{chen2020mocov2,author=…
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自监督经典论文MOCO在MOCO之前，对比学习的方式有两种。（a）需要两个encoder计算正样本q和负样本k，这依赖于大batchsize，并且需要两边梯度回传。（b）memorybank的方式，将所有负样本存在bank中，每次计算loss时只需要计算正样本q...
相关论文可以看看CVPR2018的UnsupervisedFeatureLearningviaNon-ParametricInstance-levelDiscrimination和CVPR2019的UnsupervisedEmbeddingLearningviaInvariantandSpreadingInstanceFeature。
具体解读了什么东西论文中提供的伪代码大约如下：下面我将分步骤介绍这个代码干什么1.queryencoder和keyencoder的参数初始化其实也没表达什么就是一开始大家的参数是一样的：f_k.params=f_q.params2.之后就是loader当中取数据这个也没啥的...
如何评价KaimingHe的最新论文MoCo？.-知乎.图像识别.无监督学习.计算机视觉.目标检测.深度学习（DeepLearning）.
首先MoCov3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。MoCov3相比v2去掉了memoryqueue，转而像SimCLR那样采用largebatch来取得稍好一点的结果，从结构上encoder借鉴BYOL那样增加了一个predictionhead，在ResNet上效果有稍许提升：
当与MoCo一起使用时，它们会带来更好的图像分类和目标检测迁移学习结果。此外，MoCo...何恺明最新一作论文：无监督胜有监督，迁移学习无压力，刷新7项检测分割任务这一次，涉及的是无监督表征学习。这一方法广泛应用在NLP领域，但尚未在...
1.MoCo主要设计了三个核心操作：Dictionaryasaqueue、Momentumupdate和ShufflingBN。.2.MoCov2在MoCov1的基础上，增加了SimCLR实验成功的tricks。.3.NLP领域的无监督表征学习使用的架构都是Transformer，而CV领域的自监督还在使用CNN架构，于是MoCov3继续探索自监督+Transformer的...
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