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公司新聞:
- 如何MoCo v1代码训练？ - 知乎
通过上图方式训练视觉模型，学习到了很好的视觉预训练模型的表达 Image Representation，在下游任务只要稍微进行 Fine-tune，效果就会比有很大的提升。 MoCo V1 原理 整篇文章其实主要是在介绍如何用对比学习去无监督地学习视觉的表征。 基本原理
- 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去掉了memory queue，转而像SimCLR那样采用large batch来取得稍好一点的结果，从结构上encoder f k 借鉴BYOL那样增加了
- 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的代码单元格中导入所需的库，包括PyTorch、torchvision以及MoCo v3模型实现的相关模块。
- 多模态大模型之ALBEF
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 bank 提供了大量的负样本存储，在计算损失时能够确保有足够数量的负样本参与。
- 自监督方法（MoCo、BYOL）中，为什么使用动量更新可以 . . .
自监督方法（MoCo、BYOL）中，为什么使用动量更新可以避免模型坍塌? SimCLR中采用众多负样本对来避免模型坍塌，为什么两个encoder可以通过不同步的动量更新或者停止梯度来避免模型坍塌 显示全部 关注者 6
- 请问适用于遥感影像（高分辨率）语义分割模型有哪些
图像的语义分割是一个计算机视觉的概念，在高分辨率遥感影像的应用领域可以等同于地物的分类问题，即对高分影像中的每一个像素贴标签（同一类中的不同实例不做区分）。目前比较常用的语义分割模型主要基于深度学习的方法，这些方法能够一定程度上
- 自监督预训练在监督数据量足够大的情况下还有效吗？ - 知乎
先亮观点：推荐系统就是一个有海量标注数据的场景，但是对比学习仍然有用武之地。因为数据虽多，但是“少数人群、冷门物料”的数据相对较少，造成模型Bias。而对比学习正是“少数派”的福音。 前言 最近对比学习（Contrastive Learning, CL）火得一塌糊涂，被Bengio 和 LeCun 这二位巨头在 ICLR 2020 上
- 深度强化学习解决组合优化问题的论文在哪里看，哪些期刊 . . .
其他方法模型 相对于传统的Seq2Seq 模型, 近年来Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功, Transformer 的Multi-head Attention 机制可以使模型更好的提取问题的深层特征, 鉴于此,多个最新的研究借鉴了Transformer 模型进行了组合优化问题求解的研究： 1
- OpenSim - 知乎
本系列笔记记录的是笔者对OpenSim Moco的学习历程，由于笔者已经对其有一定的使用经验，但理论方面还有欠缺，所以目前针对理论性的内容开始学习和探索。本系列笔记一开始记录的是理论性比较强的内容，并不是科普性的文章。对OpenSim Moco有兴趣的朋友可以到 官网 上了解。 Moco的最优控制问题 Moco
- MOCO信息瓶颈 - 知乎
学习笔记（三）对于moco模型的一些自我理解 引言 前段时间看了许多无监督表征学习的论文，其中的内容有些当时理解了，有些没理解，时间一长，把之前理解的东西也忘掉了，今天回头复习一下之前看过的moco模型，顺便把之前没理解的moco的pytorch的…
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