To tackle this challenge, we propose Minimalist Multi-Layer Contrastive Learning Recommendation System (MMCL), which streamlines the computation process by integrating recommendation and contrastive tasks and employing multiple cross-layer contrasts instead of a final layer contrast.

2024年10月7日 · We categorize existing MMCL methods into four categories, i.e., regularization-based, architecture-based, replay-based, and prompt-based methods, explaining their methodologies and highlighting their key innovations.

MMClassification 0.x 会在 2022 年末被切换为次要分支。 建议您升级到 MMClassification 1.0 版本，体验更多新特性和新功能。 请查阅 MMClassification 1.0 的 安装教程 、 迁移教程 以及 更新日志。 欢迎来到 MMClassification 中文教程！ You can switch between Chinese and English documentation in the lower-left corner of the layout. 您可以在页面左下角切换中英文文档。

2024年11月13日 · 连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。 连续学习的主要挑战是 灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。 尽管连续学习取得了重大进展，但大多数工作都集中在单一数据模态上，如视觉，语言，图，或音频等。 这种单模态的关注忽略了现实世界环境的多模态本质，因为现实世界环境 …

MMClassification 是一款基于 PyTorch 的开源图像分类工具箱, 集成了常用的图像分类网络，将数据加载，模型骨架，训练调参，流程等封装为模块调用，便于在模型间进行转换和比较，也高效简洁的实现了参数调整。 MMClassification 是 OpenMMLab 项目一部分，github主页为 github.com/open-mmlab/m . 1. 安装文档见 Installation - MMClassification 0.20.1 documentation . 需要安装的有以下内容，注意和 CUDA 版本之间的匹配，也可以通过docker安装： pip install …

2025年1月1日 · We propose MMCL, a novel approach that leverages meta-learning and mutual contrastive learning techniques to enhance the advancement of multiple image fusion tasks. We introduce two innovations to MCCAE, including mutual contrast and coupling of the paired source features in the encoder to strive for invariant and unique features.

MMClassification is an open source image classification toolbox based on PyTorch. It is a part of the OpenMMLab project. The master branch works with PyTorch 1.5+. The MMClassification 1.0 has released! It's still unstable and in release candidate. If you want to try it, go to the 1.x branch and discuss it with us in the discussion.

2023年10月8日 · Recently, multimodal contrastive learning (MMCL) approaches, such as CLIP, have achieved a remarkable success in learning representations that are robust against distribution shift and generalize to new domains. Despite the empirical success, the mechanism behind learning such generalizable representations is not understood.

mmclassification: 基于 PyTorch 和 MMCV 的图像分类算法库，深度学习图像领域的主干网络库。 此外，库中还提供了一系列辅助工具，包括 CAM 可视化、预处理可视化等。 Explore and code with more than 13.5 million developers，Free private repositories ！ ：） Already have an account? Sign in. This operation requires login to the code cloud account. Please log …

本文档提供 MMClassification 相关用法的基本教程。 MMClassification 建议用户将数据集根目录链接到 $MMCLASSIFICATION/data 下。 如果用户的文件夹结构与默认结构不同，则需要在配置文件中进行对应路径的修改。 对于 ImageNet，其存在多个版本，但最为常用的一个是 ILSVRC 2012，可以通过以下步骤获取该数据集。 对于 MNIST，CIFAR10 和 CIFAR100，程序将会在需要的时候自动下载数据集。 对于用户自定义数据集的准备，请参阅 教程 2：如何增加新数据集. …