【计算机视觉】MoCo v2 讲解

最新推荐文章于 2024-09-23 15:49:37 发布
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分类专栏： 【NLP & CV】 文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46221946/article/details/132191825
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MoCo v2是MoCo v1的升级版，结合了SimCLR的部分有效组件，如非线性映射层和增强数据处理，以提高效果并降低计算成本。通过对比实验，MoCo v2在ImageNet线性评估和目标检测任务中展现出优于SimCLR的性能，同时在计算资源消耗上更为高效。

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【计算机视觉】MoCo v3 讲解
LJR的博客
10-24 1333
标题：An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers作者：Xinlei Chen, Saining Xie, Kaiming He期刊：ICCV 2021主题：计算机视觉、对比学习、MoCoarXiv：[
【计算机视觉】SimCLR 讲解
LJR的博客
07-21 495
SimCLR v1 MoCo 对比学习 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations MLP 非线性映射 数据增强 NT-Xent 正则化 半监督 温度 ImageNet
7.无监督学习: MoCo V2
博客
10-10 1846
核心 融合了MoCo V1 和 SimCLR, 是二者的集大成者,并且全面超越SimCLR 吸收了SimCLR的两个重要改进 using an MLP projection head more data augmentation 无需SimCLR一样超大batch size, 普通8卡即可训练 代码开源 Introduction Recent 无监督学习的进展主要来源与对比学习, 更小的batch size 更少的资源消耗 更好的效果 In contrast to SimCLR’s large 4k∼
自监督模型---MoCov2
qq_38619449的博客
03-30 9430
摘要 文中通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它们的有效性。通过对MoCo进行简单的修改——即使用MLP投影头和更多的数据增强——我们建立了更强的基线，优于SimCLR，并且不需要大规模的训练批次。 介绍 最近关于从图像中学习无监督表示的研究正集中在一个被称为对比学习的中心概念上。结果是有希望的：例如，动量对比(MoCo)表明，无监督预训练可以在多个检测和分割任务中超过其图像监督的预训练，而SimCLR进一步减少了无监督和监督预训练表示之间的线性分类器性能差距。 我们报告了在Si
MoCo V2：MoCo系列再升级
ZOMI酱
07-18 3629
今天介绍 MoCo 系列第二版 MoCo v2 就是在 SimCLR 发表后结合了 SimCLR 优点的图像自监督学习方法，MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的，而 MoCo v3 是针对 Transformer 结构设计的，反映了 MoCo 系列对视觉模型的普适性。...
MoCo v2：改进的MoCo基线
weixin_51697828的博客
01-21 1009
原文：Chen,Xinlei,HaoqiFan,RossB.GirshickandKaimingHe.“ImprovedBaselineswithMomentumContrastiveLearning.”ArXivabs/2003.04297(2020). 源码：https://github.com/facebookresearch/moco 对比无监督学习最近取得了令人鼓舞的进展，例如动量对比(MoCo)和SimCLR。在本文中，我们通过在MoCo框架中实现Si...
MoCo v2 论文解读
00000cj的博客
04-17 907
这篇文章的内容只有2页，不能称之为paper，作者本人也称之为note。主要内容就是将SimCLR中的两点改进直接拿来用，作者发现它们和MoCo框架是“orthogonal”的关系，可以改进MoCo的效果并取得比SimCLR更好的精度。
MoCo: 自监督视觉表示学习的里程碑
helloaiworld的博客
09-23 1161
MoCo通过巧妙的对比学习设计和动量编码器的创新,在多个下游任务中取得了突破性成果,成为了自监督视觉表示学习的重要里程碑。它的成功表明,通过巧妙的算法设计,我们可以从海量的未标注数据中学习到强大而通用的表示,这无疑为AI的发展开辟了一条充满希望的道路。目标检测:在COCO数据集上,MoCo预训练的模型在目标检测任务上的性能超过了从头训练的模型,甚至接近了使用ImageNet监督预训练的模型。大规模预训练:利用MoCo的高效性,在更大规模的数据集上进行预训练,可能会带来更惊人的结果。
【计算机视觉】SimCLR v2 讲解
LJR的博客
08-16 767
SimCLR MoCo 预训练 微调 pretrain finetuning KD 知识蒸馏 knowledge distillation Teacher Student projection predictor traget soft label 软标签 软损失 SK selective kernel Memory bank
MoCo v2 文献研究 [自监督学习]
Wang_Dou_Dou_的博客
02-13 3541
关键词：Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 文献研究。
再发力！Facebook AI何恺明等最新研究MoCo (动量对比学习) 第二版.pdf
03-11
无监督学习再发力！Facebook AI 研究团队的陈鑫磊、樊昊棋、Ross Girshick、何恺明等人提出了第二版动量对比（MoCo）的无监督训练方法。使用一个MLP投影头和更多的数据增强——建立了比Hinton前一久的SimCLR更强的基准，并且不需要大量的训练。
无监督对比学习之师夷长技以制夷的MOCO v2《Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning》
weixin_42764932的博客
01-18 2246
SimCLR凭借着几个trick和豪气冲天的GPU/TPU把MOCO干趴了 扭头MOCO就用SimCLR的trick干了回去， SimCLR，你在TPU上练的死劲不管用了！ MOCO v1 详见https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42764932/article/details/112768710 MOCO v2 1. Projection Head 咱也在encoder之后增加了一个非线性映射 ImageNet linear classification accuracy:
自监督论文阅读笔记： MoCoV2 使用动量对比学习改进基线 Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning
YoooooL_的博客
06-14 857
在本文中，通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证其有效性。通过对MoCo的简单修改——即 使用MLP投影头和更多的数据增强——我们建立了比SimCLR性能更好的更强的基线，并且不需要大规模的批量训练。 引言： 我们报告了SimCLR中使用的两个设计改进，即 MLP投影头 和 更强的数据增强，与MoCo和SimCLR框架正交，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框架可以处理大量的负样本，而不需要大量的训练批次(图1
无监督的顶作SimCLR/MoCo _V1 MoCo_V2
m0_37400316的博客
05-03 2401
MoCov2改取样方式及改为单GPU运行
weixin_40471107的博客
06-10 2248
mocov2
论文阅读：CVPR2020 | MOCOV2:Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning
qq_17614495的博客
04-19 2238
文章目录前言一、Introduction二、Improved designs总结 前言 对比无监督学习最近显示出令人鼓舞的进展，例如在动量对比(MoCo)和SimCLR方面。在本文中，我们将通过在MoCo框架中实现SimCLR的两个设计改进来验证它们的有效性。通过对MoCo进行简单的修改-即使用MLP投影头和更多的数据增强-我们建立了更强大的基线，其表现优于SimCLR，并且不需要大量的训练批次 一、Introduction 最近关于图像的无监督表征学习的研究都集中在一个中心概念上，称为对比学习。结果是令
使用MindStudio进行Moco-v2推理迁移
qq_45879851的博客
07-05 295
使用MindStudio进行Moco-v2推理迁移本次实验在MindStudio上进行，请先按照教程 配置环境,安装MindStudio。MindStudio是一套华为自行研发的基于昇腾AI处理器的AI全栈开发工具，这个IDE上的功能很多，包含的面也很广，用户友好性也非常不错，可以进行网络模型的训练、移植、应用的开发 、自定义算子的开发等等事情。可以帮助用户在一个工具上完成AI应用的开发，同时此IDE也有插件化拓展机制，开发者可以自行开发插件来拓展功能，存在无限可能。一、概述对比无监督学习最近取得了令人鼓舞
李沐论文精读系列三：MoCo、对比学习综述（MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等）
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qq_56591814的博客
11-03 3万+
详细介绍了MoCov1模型，以及14种对比学习方法：Inst Disc、Inva Spread、CMC、CPC、MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、SwAV、BYOL、SimSiam、DINO
MoCo全系列论文详解(含单GPU训练代码)
Orange_sparkle的博客
12-26 6257
对比学习的本质实际上是让两个相似（比如相同类别）的图像在特征空间内尽可能相近，不相似的图像尽可能远，这里相似的图像就是正样本，不相似的图像就是负样本。而如何区分正负样本对的方法就形成了各式各样的代理任务（pretext task）。那MoCo所用的代理任务就是个体判别了，每张图像都是单独的一类，在网络中只有原图经过数据增强后的图像属于原图的正样本，其他的图像都是负样本。有了区分正负样本的方法后就是常规的，进入encoder提取特征，输出的特征用NCEloss进行反向传播，梯度下降。
moco讲解
最新发布
03-20
### Moco 的工作原理与使用教程 #### 一、Moco 框架简介 Moco 是一种用于模拟 HTTP 请求响应的轻量级框架，广泛应用于前后端分离开发场景中。它允许开发者通过简单的配置文件定义接口行为，而无需编写复杂的后台逻辑[^1]。 此外，在计算机视觉领域，“MoCo”还指代一种基于对比学习的自监督表示学习算法。该算法利用动量更新机制构建字典并优化目标函数，从而显著提升无监督特征提取的效果[^3]。不过此处讨论的重点将是前者——即作为 Mock 工具使用的 Moco 框架。 #### 二、Moco 的安装方式 要开始使用 Moco，需先完成其环境部署过程。由于此工具支持多种运行模式（如命令行启动或嵌入 Java 应用），因此可以根据项目需求灵活选择适合的方式进行集成。以下是官方文档推荐的一种常见做法： 访问链接 [https://blog.youkuaiyun.com/lt326030434/article/details/80339397](https://blog.youkuaiyun.com/lt326030434/article/details/80339397)，按照说明下载对应版本的 JAR 文件，并将其放置到本地目录下以便后续调用[^2]。 #### 三、基础配置示例 假设已经成功获取到了 `moco-runner-x.x.x.jar` ，那么可以通过创建 JSON 配置来描述期望的行为规则。下面给出一段典型的例子供参考： ```json { "port": 12306, "response": [ { "request": { "path": "/api/test" }, "response": { "text": "{\"status\":\"success\",\"data\":null}" } } ] } ``` 上述片段表明当客户端向路径 `/api/test` 发起请求时，服务器将以指定的内容予以回应。更多高级特性可查阅相关资料深入探索。 #### 四、应用场景举例 为了验证 ResNet 和 MoCo_ResNet 这两类架构之间的差异性表现，研究者们设计了一系列对照试验。结果显示后者无论是在收敛速度还是最终精度方面均优于传统方法[^4]。尽管如此，对于初学者而言更重要的是掌握如何正确操作软件本身而非纠结于理论层面的区别。 ---
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