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 …
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 …
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 …
如何评价Kaiming He的Momentum Contrast for Unsupervised? - 知乎
MoCo的工作一出来，我心情挺复杂的．一来这篇因为作者们的名气会引起大家更多地关注unsupervised learning，更多人投入进来也能把这个领域做的更加出色．另外一方面可能自己辛苦搞了很久的工作 …
Motion Controle这个是拍摄系统嘛？目前有哪些影视剧有使用 …
MoCo的灵活度也好，电脑控制跟焦也好，都比摇臂和轨道都要方便，功能也丰富很多，不方便的地方就是：机器本身太笨重，且价格太贵，剧组用的话一般都是租赁。 据《唐山大地震》时的拍摄记录说 …
自监督学习研究为什么纠结于负样本？ - 知乎
6. Conclusion 本研究提出了MoCoSE，将MoCo风格的对比学习模型应用于句子嵌入的实证研究。 我们通过实验对模型的每个细节进行研究，为文本对比学习提供一些经验。
有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习？ - 知乎
其模型结构为： Moco 在借鉴的Simclr的数据增强方式以及mlp结构之后形成了moco-v2，效果也有很大的提升，说明simclr本身的实验结论十分solid。 最初在看到Moco这篇文章的时候确实觉得这个思路很 …
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 …
何恺明目前的学术成果是否够得上计算机视觉领域历史第一人？ - 知乎
就在CV领域停滞不前的时候，Kaiming He带着MoCo横空出世，横扫了包括PASCAL VOC和COCO在内的7大数据集，至此，CV拉开了Self-Supervised研究新篇章。 近期工作 62-Exploring Simple …
如何评价最新的自监督学习方法Barlow Twins，这对未来的发展有什么 …
图为 BarLowTwins 算法流程，通过数据增强获得 distorted images，在 feature-wise 构建优化目标 另外，它和其它对比学习不同的是，之前的对比学习算法，诸如 MoCo，SimCLR 等均是在 batch 维度上 …