MoCo

moco代码赏析十二

今天要看的是2012.11.8的唯一一次提交，这次提交还是做了很多工作的。首先，对测试类MocoTest做了重构，把类中的三个之前重构出来的辅助方法提取到了一个新的类，MocoTestHelper。其次，新加入了一个stand-aloneServer。这是另一种实现servlet的方式，当多输入输出时，我们可以把它们放到同一个json文件中，进行解析。{"port":8080,"sessions"
hopelty·2023-04-10 11:57

无监督学习方面的两篇巨作simclr与MoCo介绍

一、SIMCLR介绍论文网址代码链接提出了一个简单的视觉表征对比学习框架SimCLR。简化了最近提出的对比自监督学习算法，而不需要专门的架构或内存库。为了了解是什么使得对比预测任务能够学习有用的表征，系统地研究了框架的主要组成部分。该文章发现：（1）数据扩充的组合对定义有效的预测任务起着至关重要的作用。（2）在表示和对比损失之间引入一种可学习的非线性变换，大大提高了学习表征的质量。（3）与监督学习
静候：花开·2023-04-10 01:46

论文阅读 - MoCo

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf视频链接：MoCo论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili论文解读链接：重读经典：《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-09 15:35

接口Mock测试结合postman运用

目录一、接口Mock测试1.1基本概念1.2实现方式二、Moco框架2.1Moco介绍2.1.1环境搭建2.1.2Moco运行2.2常用参数配置2.2.1定义请求方法2.2.2定义查询参数2.2.3定义请求头
飞天娃娃鱼·2023-04-08 16:04

MoCo论文精读

要点一1.loss有几种：生成式loss、判别式loss、对比学习loss、对抗loss前两者是会不变的第三种是会改变的第四种是两个概率分布之间的差异2.pretext任务和对比loss很像要点二多类不能用softmax所以提出NCEloss和cross-entropyloss很像=infonce只有k不一样，第一个k的是全部数据，第二个是所有样本数目要点三1.end-end：mini-batch
一只想飞的锦鲤·2023-04-07 10:37

对比学习（Contrastive Learning）相关进展梳理

另一巨头Hinton和Kaiming两尊大神也在这问题上隔空过招，MoCo、SimCLR、MoCoV2打得火热，这和BERT之后，各大公司出XL-Net、RoB
Wanderer001·2023-04-07 00:04

论文阅读 （一）对比学习系列 MoCo and 从InsDisc到 SimSiam DINO

论文链接：https://github.com/mli/paper-reading/感觉kaiming大神还是强，从moco到simsiam，化繁为简，一切以简单有效为基准，从最初接触resnet到MAE
Ray Song·2023-04-07 00:31

java接口自动化框架_Java接口自动化测试之「Mock接口平台」，让你的自动化更提前...

原标题：Java接口自动化测试之「Mock接口平台」，让你的自动化更提前前言：目前Mock技术已经比较成熟，在日常的工作中Mock也可以给我们带来很大的遍历，本篇文章将会使用Moco框架，一步一步搭建一套
Dr.Rodney·2023-04-05 11:42

MOCO论文前几段精读

，而对比学习，作为从19年一直到现在，视觉领域乃至整个机器学习领域里，最炽手可热的方向之一，它简单好用强大，以一己之力盘活了从2017年开始，就卷的非常厉害的计算机视觉领域，涌现了一大批优秀的工作，而MOCO
黄乐荣·2023-03-30 21:00

自监督学习-论文笔记

自监督学习近两年的一些比较好的方法：SimCLR,MoCo,BYOL。
xueliang_·2023-03-09 11:42

MoCo：无监督视觉表示学习的动量对比

论文标题：MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.05722论文来源：CVPR2020一、概述在自然语言处理中无监督表示学习已经获得了巨大的成功（比如GPT、BERT等模型的应用），但是在计算机视觉领域仍然是以有监督的预训练为主流的方式，而无监督的方法相对落
酷酷的群·2023-02-18 05:27

MoCo V1：视觉领域也能自监督啦

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning），到前几天挂在arxiv上面的MoCoV3（AnEmpiricalStudyofTrainingSelf-SupervisedVisualTransformers），MoCo
ZOMI酱·2023-02-06 12:56

MoBYv2AL ：结合 BOYL 和 MoCo 的主动学习算法

出品人：Towhee技术团队王翔宇、顾梦佳主动学习（AL），即查询学习，旨在从大量未标记的数据中抽取信息最丰富、最多样化的有效示例来查询它们的标签。然而当模型学习到的特征较为局限时，主动学习的整体选择也会受到影响，并累积偏差导致性能降低。为了解决这些问题，一种用于图像分类的新型自监督主动学习框架MoBYv2AL将最成功的自监督学习算法之一MoBY应用到主动学习中。该策略添加了目标函数来感知下游任务
·2023-02-03 16:19

moco论文精读读后感

对比学习：无监督学习的一种，一般是通过一个代理任务来生成正样本和负样本来实现自监督学习，如moco使用的instancediscrimination就是把一个图片做两次数据增强，一次的结果作为锚点，另一次的结果作为负样本
irony_202·2023-02-02 11:19

MoCO(Momentum Contrast)

原论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf本文若有讲述错误或不妥之处，欢迎大佬在评论区纠正！论文总览论文详细解读1.相关名词解释contrastivelearning(对比学习)：设计方法生成无标签数据的正负样本对，同时通过设计前置任务(pretexttask)与损失函数(lossfunction)学习正样本对的相似性与负样本对的差异性从而学习到通用的高级
CVPR在投·2023-02-02 08:05

【深度学习】大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读...(完结篇)

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读kaiming的MoCo让自监督学习成为深度学习热门之一，YannLecun也在AAAI上讲Self-SupervisedLearning是未来的大势所趋。
风度78·2023-02-02 08:34

度量学习DML之MoCO

LiftedStructureLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之CircleLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之Cross-BatchMemory_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之MoCO
胖胖大海·2023-02-02 08:04

MoCo v2 文献研究 [自监督学习]

✅个人简介：南京邮电大学，计算机科学与技术，在读本科●前驱文章一：《MoCov1文献研究[自监督学习]》●前驱文章二：《SimCLRv1文献研究[自监督学习]》文章目录Ⅰ.AbstractⅡ.IntroductionⅢ.BackgroundⅣ.Experiments4.1参数设置[Settings]4.2“MLP投影头”[MLPhead]4.3图像增强[Augmentation]4.4和SimCL
一支王同学·2023-02-02 08:03

MoCo解读

MoCo方法由何凯明团队提出，是无监督对比学习的代表作。经过MoCo预训练的视觉表征迁移到各种下游任务时，其效果超过了有监督预训练模型。
transformer_WSZ·2023-02-02 08:01

度量学习DML之Contrastive Loss及其变种

LiftedStructureLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之CircleLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之Cross-BatchMemory_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之MoCO
胖胖大海·2023-02-01 03:57

Moco-API

使用Moco让这些变得简单。本人介绍Moco常用的JSON配置方法。
行水坐云·2023-01-29 14:49

OpenSelfSup: OpenMMLab自监督表征学习代码库

导读自监督的表征学习领域近几个月来获得了显著的突破，特别是随着RotationPrediction,DeepCluster,MoCo,SimCLR等简单有效的方法的诞生，大有超越有监督表征学习的趋势。
机器学习与AI生成创作·2023-01-17 19:08

度量学习DML之Lifted Structure Loss

LiftedStructureLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之CircleLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之Cross-BatchMemory_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之MoCO
胖胖大海·2023-01-13 06:45

小样本中的自监督

自监督脉络SimCLR；SimCLRV2；BYOL；Moco；SimSiam一些典型操作原图地址WhenDoesSelf-supervisionImproveFew-shotLearning?
DeepWWJ·2023-01-10 13:33

张俊林：对比学习研究进展精要

ContrastiveLearning)最近一年比较火，各路大神比如Hinton、YannLeCun、KaimingHe及一流研究机构比如Facebook、Google、DeepMind，都投入其中并快速提出各种改进模型：Moco
夕小瑶·2023-01-10 12:11

对比学习（Contrastive Learning）:研究进展精要

ContrastiveLearning)最近一年比较火，各路大神比如Hinton、YannLeCun、KaimingHe及一流研究机构比如Facebook、Google、DeepMind，都投入其中并快速提出各种改进模型：Moco
c2a2o2·2023-01-10 12:09

论文阅读CVPR Maskformer和Mask2former

七月初学完最原始的transformer之后，一直感觉对attention和transformer的理解云里雾里的，似懂非懂，后来又学习了关于visualtransformer，像是ViT、Swin、MAE、MoCo
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-01-05 01:14

【论文笔记】【CVPR2020】 (MoCo) Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

KaimingHe,HaoqiFan,YuxinWu,SainingXie,RossGirshickCVPR2020BestPaperCode:https://github.com/facebookresearch/moco0ContrastLearning0.1PretextTask
Merengue_l·2022-12-30 10:18

MoCo: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

目录IntroductionMethodContrastiveLearningasDictionaryLook-upMomentumContrastPretextTaskPseudocodeofMoCoExperimentsLinearClassificationProtocolTransferringFeaturesReferencesIntroductionContrastivelearnin
连理o·2022-12-30 10:46

对比学习论文——[MoCo,CVPR2020]Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

目录对比学习简述MoCo的创新动机lossfunction：InfoNCEMoCo的流程伪代码实验和结论对比学习简述假设由三张图片，其中两张是人，一张是狗。
umbrellalalalala·2022-12-30 10:44

论文阅读——MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

不放翻译了，大家喜欢的可以搜索题目去谷歌学术下载~样本数量对于对比学习很重要，提出一种动量对比的方法来提高每个mini-batch中负样本的数量。左边的是查询的样本，右侧的是一个字典，存储的是一组数据样本，分别通过不同的编码器网络提取特征，通过最小化特征之间的对比损失函数进行编码网络的更新。x_q代表某一图片p_q的图像增强操作（包括旋转、平移、裁剪等）后的一个矩阵;x_k代表多张图片p_k（p_
coding小白·2022-12-30 10:13

Momentum contrast for unsupervised visual representation learning（MoCo)简单讲解

1.前置知识：Q:对比学习如何确定图片相似或者不同？A:代理任务（Pretexttask)人为的定义一些规则，说明哪些图片是相似的，哪些图像是不相似的代理任务（instancediscrimination）：从一张图片中经过（裁剪，数据增广等变化）得到两张处理过的图像，这两张图像是同一类的，数据集中的其他图片都不是同一类的（即imagenet中就有一百多万种类别）momentum:yt=m⋅yt−
暄染落墨·2022-12-30 10:12

MoCo翻译 Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 翻译

点击下载论文无监督视觉表征学习中的动量对比摘要我们提出了用于无监督视觉表征学习的动量对比度（MoCo)。从对比学习（29）作为字典查找的角度来看，我们构建了一个带有队列和移动平均编码器的动态字典。
jjw_zyfx·2022-12-30 10:37

重读经典：《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》

MoCo论文逐段精读【论文精读】这次论文精读李沐博士继续邀请了亚马逊计算机视觉专家朱毅博士来精读MomentumContrast（MoCo)，强烈推荐大家去看本次的论文精读视频。
自动驾驶小学生·2022-12-30 10:06

深度学习(自监督:MoCo)——Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

文章目录前言自监督简述MoCo简述如何产生正例如何产生负例如何更新momentumencoder算法伪代码思考为什么要存在负例MoCo的负例通过queue提供有什么好处为什么需要momentumencoder
菜到怀疑人生·2022-12-30 10:06

MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 论文笔记

MoCo：MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning论文笔记 1ABSTRACT理论贡献：提出用于无监督视觉表示学习的动量对比度
New WR·2022-12-30 10:33

论文阅读《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning（MoCo）》

Background＆Motivation在NLP领域，无监督的学习方法已经取得了很大的成功，而在CV领域监督学习预训练的方法依然占主导地位。文中分析是因为语言任务是离散的信号空间（words，sub-wordunits），而视觉任务中原始信号是连续、高维的并且不像words那样是为人类交流构造的。这是一篇用无监督的方法实现对比学习（contrastivelearning）的文章，此前的方法使用的
不说话装高手H·2022-12-30 10:32

MoCo论文：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

目录一.引言二.背景介绍：对比学习三.标题和作者四.动量方式：五.摘要六.相关工作七.结论八.MoCo方法九.MoCo伪代码十.文章贡献10.1第一个贡献：如何把一个字典看成队列10.2文章的第二个贡献
cv_lhp·2022-12-30 10:28

图对比学习入门 Contrastive Learning on Graph

目录对比学习(ContrastiveLearning)GelatoBet与何凯明组的MoCo模型监督学习vs自监督学习生成式学习与对比学习对比学习的工作方式对比学习
YoHu人家·2022-12-29 13:06

自监督学习——旋转篇

自监督学习——旋转篇随着MoCo,SimCLR,BYOL等工作的提出将基于对比学习框架的自监督学习推到了一个新的风口，博主也写了一篇MoCov1原理解析，如果大家想了解基于对比学习的自监督学习基本原理可以参考一下这篇博客
PyBigStar·2022-12-29 02:40

MoCO ——Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Title:MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning作者：KaimingHeHaoqiFanYuxinWuSainingXieRossGirshick发表单位：FacebookAIResearch(FAIR)关键词：clip、多模态论文：https://arxiv.org/pdf/1911.05722代码：https:/
其实也很简单·2022-12-29 00:09

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MOCO一、对比学习简单来描述一下对比学习：机器通过学习特征知道上面图一和图二是相似的，而图三和他们俩是不相似的。
Linaaa~·2022-12-29 00:08

Contrast Learning

对比学习历程总结前面讲过MOCO，对ContrastLearning有个简单的介绍https://blog.csdn.net/m0_51421744/article/details/128435863?
Linaaa~·2022-12-29 00:32

读论文——MoCo(何恺明 CV中的无监督)

（样本队列+移动平均编码器）MoCo学习到的特征可以迁移到下游任务中，在7种下游视觉任务上，让无监督学习比有监督学习表现更好。（Note：特征提取器和迁移下游任务是具有区别的）结
前行follow·2022-12-28 10:13

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

今日学习内容来自B站沐神对MOCO这篇论文的逐句讲解，简要做一下记录。主要是自己的一些理解，可能会存在理解不正确的地方。
每天都想要出去玩鸭~·2022-12-22 13:05

MoCo ： 引入对比学习来实现自监督训练

源：MoCo论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili对比学习简单理解将图像通过一个网络提取出特征f，如果图像相似，使得特征尽量靠近，不相似的尽量远离定义什么是正负样本的规则就理解为代理模式（
0基础快速入门整数的读写·2022-12-21 10:37

无监督对比学习论文Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning阅读

目录MoCo论文:《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning》基础概念了解1、无监督、有监督与自监督学习2、对比学习3、pretexttaskAbstractIntroductionMethod1
独上归州·2022-12-21 10:03

【自监督学习合集】一：moco代码精读

目录写在前面一、moco的主要思想二、代码精读2.1代码结构2.2main_moco.py2.2.1参数设置defmain():defmain_worker(gpu,ngpus_per_node,args
Kevinxgl·2022-12-21 10:27

【学习】语音和图像上的自监督模型

GPT图像GPT/BERT2、预测方法（predictiveapproach）图像-预测旋转图像-预测内容3、对比学习（contrastivelearning）图像对比学习：simCLR图像对比学习：MoCo
Raphael9900·2022-12-20 19:33

度量学习DML之Triplet Loss

LiftedStructureLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之CircleLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之Cross-BatchMemory_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之MoCO
胖胖大海·2022-12-20 14:55
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