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 …

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MoCo v1中，主要包括两个关键的组件：动量 …

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 …

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 …

非监督学习MOCO方法如何迁移到segmentation任务？ MOCO方法在非监督学习领域取得了非常好的效果，但是如何将它应用到分割任务，我有两点疑问。 MOCO方法要计算相关性当 …

MoCo之所以效果好，就是因为该方法通过巧妙设计queue-based的memory bank大大增加了训练时的负样本数量。 为什么一定需要这些负样本呢？ 我们只让两个来自同一样本的增强样本的 …

《飞狗moco》是一部动画片，讲述了飞狗moco的冒险故事。

无监督对比学习框架Moco的动量编码器为何需要更新？ 各位知乎大佬们，在下读完moco有两个疑惑，想和各位讨论一下。 问题1：momentum encoder是缓慢的动量更新，为什么不干脆直接 …

模型训练的时候一般把epoch设置多大达到模型收敛，为啥设置很多还是一直不能收敛呢？