CMC
论文信息
标题：Contrastive Multiview Coding
作者：Yonglong Tian
期刊：ECCV2020
发布时间与更新时间：2019.06.13 2019.06.23 2019.10.21 2020.03.11 2020.12.18
主题：计算机视觉、对比学习
arXiv：[1906.05849] Contrastive Multiview Coding (arxiv.org)
代码：https://github.com/HobbitLong/CMC/文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-573424.html
概述
CMC（Contrast Multiview Coding）是一种基于多视图的对比学习方法，结合（InstDis 中的）Memory Bank 和（CPC 中的）InfoNCE，旨在获取最大化同一物体不同视图之间互信息时的紧凑特征表示，使得正样本对在特征空间中相互靠近，负样本对相互远离。在一般的对比学习方法中，正样本对由 anchor 和 positive 一对一构成，而在 CMC 中，作者假设同一物体不同视图对应的特征不变，通过调整损失函数的定义将其扩展到一对多、多对多。所谓“视图”，可以来自同一张图像的不文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-573424.html
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