Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning - PAPER EXPLAINED

Автор: Minimal Debug

Загружено: 2025-08-26

Просмотров: 147

Описание: GitHub: https://github.com/aldipiroli/moco_fr...
Blog: https://minimal-debug.github.io/paper...
Arxiv: https://arxiv.org/abs/1911.05722

---
Abstract
We present Momentum Contrast (MoCo) for unsupervised visual representation learning. From a perspective on contrastive learning [29] 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. MoCo provides competitive results under the common linear protocol on ImageNet classification. More importantly, the representations learned by MoCo transfer well to downstream tasks. MoCo can outperform its supervised pre-training counterpart in 7 detection/segmentation tasks on PASCAL VOC, COCO, and other datasets, sometimes surpassing it by large margins. This suggests that the gap between unsupervised and supervised representation learning has been largely closed in many vision tasks.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning - PAPER EXPLAINED

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object (PAPER EXPLAINED)

VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object (PAPER EXPLAINED)

Контраст импульса для обучения визуальному представлению без учителя

Контраст импульса для обучения визуальному представлению без учителя

ICDTDE2025 – 1051 – Comparative analysis of quantum technology and classical computing: advantages

ICDTDE2025 – 1051 – Comparative analysis of quantum technology and classical computing: advantages

Supervised Contrastive Learning

Supervised Contrastive Learning

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Leetcode 1458 | Max Dot Product of Two Subsequences | Optimized Solution + Code

Leetcode 1458 | Max Dot Product of Two Subsequences | Optimized Solution + Code

Контрастное обучение с помощью SimCLR | Глубокое обучение в анимации

Контрастное обучение с помощью SimCLR | Глубокое обучение в анимации

Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]

Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]

MoCo (+ v2): Неконтролируемое обучение в компьютерном зрении

MoCo (+ v2): Неконтролируемое обучение в компьютерном зрении

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation (PAPER EXPLAINED)

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation (PAPER EXPLAINED)

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Momentum Contrastive Learning

Momentum Contrastive Learning

Что такое эмбеддинги? Объяснение векторных представлений

Что такое эмбеддинги? Объяснение векторных представлений

Нейросети захватили соцсети: как казахстанский стартап взорвал все AI-тренды и стал единорогом

Нейросети захватили соцсети: как казахстанский стартап взорвал все AI-тренды и стал единорогом

What we learned from the 3-body problem

What we learned from the 3-body problem

Почему работает теория шести рукопожатий? [Veritasium]

Почему работает теория шести рукопожатий? [Veritasium]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности

Нейронка, которая УНИЧТОЖИЛА ChatGPT 5! / Обзор бесплатной нейросети и ее возможности