【计算机视觉】MoCo v2 讲解

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【计算机视觉】MoCo v2 讲解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在阅读本篇之前建议先学习:
【计算机视觉】MoCo 讲解
【计算机视觉】SimCLR 讲解

MoCo v2

论文信息

标题:Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning

作者:Xinlei Chen

期刊:

发布时间与更新时间:2020.03.09

主题:计算机视觉、对比学习

arXiv:[2003.04297] Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning (arxiv.org)

代码:

模型

MoCo v2 是在 MoCo v1 框架基础上,添加了 SimCLR v1 中一些与模型框架无关、即插即用的有效部件(非线性映射层和更多的数据增强)后,得到的计算成本更少、效果更好的对比动量模型。

简单介绍一下 SimCLR 模型和 MoCo 模型,同时参考图 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-725654.html

到了这里,关于【计算机视觉】MoCo v2 讲解的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【计算机视觉】图片文件格式的讲解

    图片文件格式有可能会对图片的文件大小进行不同程度的压缩,图片的压缩分为有损压缩和无损压缩两种。 有损压缩。指在压缩文件大小的过程中,损失了一部分图片的信息,也即降低了图片的质量,并且这种损失是不可逆的,我们不可能从有一个有损压缩过的图片中恢复出

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • 李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等)

    传送门: 李沐论文精读系列一: ResNet、Transformer、GAN、BERT 李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer 李沐论文精读系列四:CLIP和改进工作串讲(LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso) 1.1 导言 参考: 论文:Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learni

    2024年02月04日
    浏览(54)
  • 深度学习常用的Python库(核心库、可视化、NLP、计算机视觉、深度学习等)

    (1)核心库与统计:Numpy、Scipy、Pandas、StatsModels。 (2)可视化:Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Pydot、Scikit-learn、XGBoost/LightGBM/CatBoost、Eli5。 (3)深度学习:Tensorflow、PyTorch、Keras。 (4)分布式深度学习:Dist-keras/elephas/spark-deep-learning。 (5)自然语言处理:NLTK、SpaCy、Gens

    2024年02月09日
    浏览(49)
  • 第九课:机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

    各位小伙伴想要博客相关资料的话关注公众号:chuanyeTry即可领取相关资料! 以区分飞蛾为例: 标记数据如下。 虚线为决策边界如下。 右下角表为混淆矩阵。 本质上是用任意线段来切分决策空间,不一定是直线。 不用统计学的算法。模拟人类学习的过程,将数据进行加权求

    2024年02月03日
    浏览(104)
  • 【计算机视觉】小目标检测研究进展:小目标定义及难点分析(详细讲解)

    目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,也是其他复杂视觉任务的基础。作为图像理解和计算机视觉的基石,目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次视觉任务的基础。 小目标检测长期以来是目标检测中的一个难点,其旨在精准

    2024年01月23日
    浏览(55)
  • 【计算机视觉】小目标检测研究进展:数据集介绍及性能评估(详细讲解)

    在常规目标检测数据集上,现有研究对大/中尺寸的目标已取得了不错的成效。但是,小目标的检测仍然是不尽人意的,一方面是由小目标自身特性所导致的的,另一方面是因为常规目标检测数据集中小目标存在占比少、分布不均匀等问题。接下来本文将按照时间顺序简要介绍

    2024年01月22日
    浏览(44)
  • 【人工智能124种任务大集合】-集齐了自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV),语音识别,多模态等任务

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能124种任务大集合,任务集合主要包括4大类:自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别、多模态任务。 我这里整理了124种应用场景任务大集合,每个任务目录如下: 句子嵌入(Sentence Embedding):将句子映射到固定维

    2024年02月13日
    浏览(76)
  • 深度学习基础入门篇[8]::计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

    计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科,具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也通常被叫

    2024年02月05日
    浏览(82)
  • 【计算机视觉 | 目标检测】OVSeg:Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Mask-adapted CLIP论文讲解

    开放词汇语义分割旨在根据文本描述将图像分割成语义区域,这些区域在训练过程中可能没有看到。 最近的两阶段方法首先生成与类别无关的mask proposals,然后利用预训练的视觉语言模型(例如CLIP)对 masked regions 进行分类。我们认为这种模式的性能瓶颈是预训练的CLIP模型,因

    2024年02月09日
    浏览(51)
  • 计算机视觉 计算机视觉识别是什么?

    计算机视觉识别(Computer Vision Recognition)是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支,它致力于使计算机系统能够模拟和理解人类视觉的过程,从而能够自动识别、分析和理解图像或视频中的内容。这一领域的发展旨在让计算机具备视觉感知和理解的能力,使其能够从视

    2024年02月07日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包