|
- 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
- 如何MoCo v1代码训练？ - 知乎
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 的对比学习框架，实现了在无标签数据上进行自监督学习。
- 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。
- 如何评价Kaiming He的Momentum Contrast for Unsupervised? - 知乎
MoCo的工作一出来，我心情挺复杂的．一来这篇因为作者们的名气会引起大家更多地关注unsupervised learning，更多人投入进来也能把这个领域做的更加出色．另外一方面可能自己辛苦搞了很久的工作又要被忽视了，其实我觉得如果完全公平地比较，CMC应该在imagenet比
- Motion Controle这个是拍摄系统嘛？目前有哪些影视剧有使用过MoCo？求大牛科普～？ - 知乎
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》时的拍摄记录说是MoCo一天的租金是3万多，两个英国助手一天就要1000美元。
- 多模态论文代码阅读 - 知乎
1、参考文献 1 1、代码 GitHub - salesforce LAVIS: LAVIS - A One-stop Library for Language-Vision Intelligence 对多模态算法做了集成，代码仓库中有下面几个算法的论文和代码 ├── blip2 ├── blip-diffusion ├──…
- 多模态大模型之ALBEF - 知乎
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。
- 何恺明目前的学术成果是否够得上计算机视觉领域历史第一人？ - 知乎
就在CV领域停滞不前的时候，Kaiming He带着MoCo横空出世，横扫了包括PASCAL VOC和COCO在内的7大数据集，至此，CV拉开了Self-Supervised研究新篇章。
|
|
|