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2023年12月26日 · MoCo是Facebook团队在2020年提出的一篇论文，论文全称是《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》通过动量对比进行无监督的视觉表征学习，MoCo就是Momentum Contrast的缩写。

MoCo v2 把 SimCLR 中的两个主要提升方法：1）使用强大的数据增强策略，具体就是额外使用了 Gaussian Deblur 的策略；2）使用预测头 Projection head 到 MoCo 中，并且验证了 SimCLR 算法的有效性。

2023年9月21日 · MoCo（Momentum Contrast）是由Facebook AI Research提出的一种对比学习方法，用于无监督的视觉表示学习。MoCo通过使用动量更新机制和一个队列存储负样本，使得可以在小批次训练中实现高效的对比学习。

2024年8月1日 · MoCo（Momentum Contrast）是由Facebook AI Research提出的一种对比学习方法，用于无监督的视觉表示学习。MoCo通过使用动量更新机制和一个队列存储负样本，使得可以在小批次训练中实现高效的对比学习。

2019年11月13日 · We present Momentum Contrast (MoCo) for unsupervised visual representation learning. From a perspective on contrastive learning as dictionary look-up, we build a dynamic dictionary with a queue and a moving-averaged encoder. This enables building a large and consistent dictionary on-the-fly that facilitates contrastive unsupervised learning.

何凯明从 CVPR 2020 上发表的 MoCo V1（Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning），到前几天挂在arxiv上面的 MoCo V3（An Empirical Study of Training Self-Supervised Visual Transformers），MoCo一共走过了三个版本。 今天介绍 MoCo 系列第三版，MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的，而 MoCo v3 是针对 Transformer 结构设计的，反映了 MoCo 系列对视觉模型的普适性。

本文通过对传统的两种对比学习策略的优劣势分析，提出了一种既能保证字典容量大，也能保持编码特征的一致性的对比学习模型—MoCo。总的来说，第一采用动量更新机制作用于字典编码器，保证了query与key编码特征的一致性；第二使用额外的队列结构作为字典 ...

2021年8月1日 · MoCo v2 把 SimCLR 中的两个主要提升方法 (1 使用强大的数据增强策略，具体就是额外使用了 Gaussian Deblur 的策略 2 使用预测头 Projection head) 到 MoCo 中，并且验证了SimCLR算法的有效性。 2. MoCo v3重点是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在 ViT 上。

2024年4月13日 · moco是一个简单搭建模拟服务器的程序库/工具，主要用于测试集成（并采用了热部署）。这个基于 Java 开发的开源项目已在 Github 上获得了不少关注：https://github.com/dreamhead/moco。 moco目前支持多种使用方式，最基本的方式是两种：API和独立运行。本文主要讲解独立 ...