【计算机视觉】MoCo v3 讲解
MoCo v3
论文信息
标题：An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers
作者：Xinlei Chen, Saining Xie, Kaiming He
期刊：ICCV 2021
发布时间与更新时间：2021.04.05 2021.04.08 2021.05.05 2021.08.16
主题：计算机视觉、对比学习、MoCo
arXiv：[2104.02057] An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers (arxiv.org)
代码：GitHub - facebookresearch/moco-v3: PyTorch implementation of MoCo v3 https//arxiv.org/abs/2104.02057
模型
作者谦虚地指出 MoCo v3 这篇论文没有提出全新的方法，而是探究了在对比学习孪生网络范式下训练 ViT（Vision Transformer）时出现不稳定的直接原因以缓解不稳定的训练技巧，同时比较了采用 Trm 结构的编码器与采用 CNNs 的编码器在性能上的差异。相比于广为使用的 CNNs ，学者们对与 ViT 模型相关的训练方法和技巧研究甚少，本篇论文的工作旨在补充训练 ViT
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