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  • 最全整理！何恺明团队顶作MoCo系列解读！ - 知乎
    今天介绍的 MoCo 这个系列的第一版 MoCo v1 就是在 SimCLR 诞生之前的一种比较流行的无监督学习方法，这个系列的前2个工作 MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的，而 MoCo v3 是针对最近大火的 Transformer 模型设计的，反映了 MoCo 这类方法对视觉模型的普适性。
  • 一文搞懂MoCo MoCo v2 MoCo v3模型_moco模型-CSDN博客
    MoCo (Momentum Contrast)的核心创新之一就是引入了内存银行 (Queue)机制来存储负样本特征。 下面我将详细讲解Queue的作用原理和更新机制。
  • MoCo 论文 | MetaMind
    Moco作为一个无监督的表征学习工作，不仅在分类任务上逼近了有监督的基线模型，在其他任务，如检测、分割、人体关键点检测上都超越了有监督的预训练模型，也就是ImageNet上的预训练模型；
  • 深入MoCo与对比学习：从MoCov1到DINO的技术探索
    本文深入探讨MoCo（动量对比学习）及其演进版本MoCov1 v2 v3，并概述对比学习框架SimCLR v1 v2及DINO等最新进展。 通过实例和简明语言，揭示这些技术如何推动无监督学习的边界。
  • Self-Supervised Learning 超详细解读 (四)：MoCo系列解读 (1)
    今天介绍的 MoCo 这个系列的第一版 MoCo v1 就是在 SimCLR 诞生之前的一种比较流行的无监督学习方法，这个系列的前2个工作 MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的，而 MoCo v3 是针对最近大火的 Transformer 模型设计的，反映了 MoCo 这类方法 对视觉模型的普适性。
  • 对比学习 | 大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读 . . .
    那么不一样的是整个 Framework 有所差异，MoCo v3 的整体框架如下图8所示，这个图比论文里的图更详细地刻画了 MoCo v3 的训练方法，读者可以把图8和上图2做个对比，看看MoCo v3 的训练方法和 MoCo v1 2 的训练方法的差异。
  • 深度学习 (自监督:MoCo)——Momentum Contrast for . . .
    本文介绍了MoCo自监督学习模型的工作原理，包括如何通过不同的数据增强产生正例，如何利用队列提供负例，以及如何使用动量编码器进行更新。
  • 多模态算法系列1：MoCo算法和代码 - 知乎
    MoCo（Momentum Contrast）是一种基于对比学习的方法，旨在通过 动量编码器 和 队列机制 来提高负样本的多样性和模型的表示能力。 MoCo 的核心思想是构建一个动态字典（dictionary），其中包含大量的负样本，以增强模型的对比学习效果。




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