【MoCo】《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》
文章目录
- MoCo
- 附录
- 对比学习
- 特征重构
- 特征重构
- 像素重构
MoCo
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下载积分好像不能自己设定耶，感兴趣的可以评论私聊
附录
摘抄学习来自：一文详解图像中的无监督学习
无监督学习的概念其实很早就有了，从最初的auto-encoder，到对图像进行不同的预处理然后进行预测的无监督学习（比如旋转后预测旋转角度、mask一部分进行复原），以及到如今对比学习（simclr、moco）、特征重构（byol，simsiam）、像素重构MAE、甚至low-level的无监督预训练（IPT），可以说图像的无监督学习获得了长足的发展，而且无监督的效果已经在逐步逼近有监督的效果。
对比学习
特征重构
特征重构
像素重构
《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》（CVPR-2022）
MAE，在 ViT 的基础上做的
被 mask 的 patch，并不是用 0 填充，而是直接忽略，patch 数量的减少，直接降低计算
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