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. 我们尝试扩展了SimCLR和MoCo。 Hydra是SimCLR的扩展。 Scaling with ViTs. CNNs在训练大模型时,往往不如ViTs。 当初因为穷选择了resnet50. 后来竟然发现ViT-tiny有奇效? ! Dimensional. MoCo (Momentum Contrast)是一种自监督学习方法,旨在通过对比学习来提高视觉表示的质量。 MoCo v1是MoCo方法的第一个版本,它通过构建一个 动量编码器 和一个 目标编码器 的对比学习框.
Loco Moco - Kwokspots
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. 总之这几个牌子连同MOCO的主旨戏称就是矮子不友好系列,MD和UT的女士成衣都是175码(36)起步,虽然个别能看到34码但我实际在店里从来没发现过。 Moco有俩encoder, 一个encoder处理query,叫encoder_q。 另一个encoder用来生成query对应的正例,叫encoder_k。 网络里维护了一个queue用来存储每一个batch的encoder_k输出结果。
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这听起来是一个非常简单的idea,但是这个方法真的有效,最早该loss function被应用在(视觉)自监督学习中应该是在2019年的论文CPC中 [4](我的印象中是这样,如果有人知道更早的也可以告诉.





Mrs. Candace West
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