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MoCo V1：视觉领域也能自监督啦 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arxi_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æ—|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ï¼,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ã€^知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 å¹´ 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，*图为 BarLowTwins 算法流程，通过数据增强获得 distorted images，在 feature-wise 构建优化目标 另外，它和其它对比学习不同的是，之前的对比学%默认排序 靳源 4 人赞同了该回答 Moco有俩encoder， 一个encoder处理query，叫encoder_q。 另一个encoder用来生成query对应的正例，叫encoder_k。 网ç»