moco专题

论文解读：(MoCo)Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

文章汇总参数的更新，指encoder q的参数，为encoder k，sampling，monentum encoder 的参数。值得注意的是对于(b)、(c)这里反向传播只更新，的更新只依赖于。对比学习如同查字典考虑一个编码查询和一组编码样本是字典的键。假设字典中只有一个键(记为)与匹配。对比损失[29]是指当与它的正键相似，且与其他所有键不相似时(认

MoCo 算法阅读记录

论文地址：🐰 何凯明大神之作，通过无监督对比学习预训练Image Encoder的表征能力。后也被许多VLP算法作为ITC的底层算法来使用。一方面由于源代码本身并不复杂，但是要求多GPU分布式训练，以及需要下载ImageNet这个大规模的数据集；另一方面本次只是测试和阅读算法原理的实现，并不完整使用。因此，重写了一个低配版（流程不变，超参数没有严格要求设置，单GPU跑，数据集自己配

论文阅读——MoCo

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 动量在数学上理解为加权移动平均： yt-1是上一时刻输出，xt是当前时刻输入，m是动量，不想让当前时刻输出只依赖于当前时刻的输入，m很大时，变化很缓慢。无监督视觉表征学习，把对比学习看成一个字典查询任务，动态字典由两部分组成，一个是队列，一个移动平均编

论文精读--MoCo

MoCo作为无监督的表征学习的工作，它不仅在分类任务上逼近了有监督的基线模型，而且在很多的主流视觉任务上都超越了有监督预训练模型 MoCo证明无监督学习在视觉领域是可行的，我们有可能真的不需要大规模的有标注的数据去训练 Abstract 未完待续

MOCO动量编码

参考，推荐阅读李沐论文精读系列三：MoCo、对比学习综述（MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等）_moco 对比学习-CSDN博客背景 1. MOCO CVPR 2020 2. 对比学习：无监督学习的一种，重点学习同类实例中的共同特征，区分非同类实例的不同之处。 3. trick：projection head、更多的数据增强、使用用动量编码器、更大的 ba

Moco测试知多少？什么是moco？如何使用？

什么是mock? Mock就是在测试过程中,对于一些不容易构造/获取的对象,创建一个mock对象来替代它,帮助我们测试这种场景。一般前端工程师会在后端工程师还没有完成后台接口开发的时候,自己根据事先约定好的api文档自己mock一个接口,用来调试他的前端页面。这里的mock我们就可以理解为创建了一个虚拟的接口。我们测试人员在测试的时候，有时候遇到需要第三方接口返回特定数据以符合特定的

Moco框架的搭建使用

一、前言　　之前一直听mock，也大致了解mock的作用，但没有具体去了解过如何用工具或框架实现mock，以及也没有考虑过落实mock，因为在实际的工作中，很少会考虑用mock。最近在学java，刚好了解到moco框架是用于mock的，凑巧就实践一下基本的运用吧。二、Mock介绍　　Mock技术又叫测试桩、挡板，就是在测试过程中，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，用一个虚拟的对象来创

机器学习之自监督学习（四）MoCo系列翻译与总结（一）

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning Abstract 我们提出了“动量对比”（Momentum Contrast，MoCo）来进行无监督的视觉表示学习。从对比学习的角度来看，我们将其视为字典查找，通过构建一个带有队列和移动平均编码器的动态字典。这使得可以动态构建一个大型且一致的字典，有助于进行对比的

CV-对比学习-模型：MoCo/SimCLR/BYOL/SimSiam

很多大佬认为，深度学习的本质就是做两件事情：Representation Learning（表示学习）和 Inductive Bias Learning（归纳偏好学习）。在表示学习方面，如果直接对语义进行监督学习，虽然表现很好，但是它需要很多的样本并且往往是需要对特定的任务进行设计，很难具有迁移性。所以难怪各位大佬们都纷纷为自监督学习站台，自监督是未来！自监督学习有大类方法，一

Moco框架初探

一、简介 Moco是一个搭建模拟服务器的工具，其支持API和独立运行两种方式，前者通常在junit等测试框架中使用，后者则是通过运行一个jar包开启服务。二、用途主要用于实现mock技术 1、后端接口开发未完成情况下，通过moco模拟接口，支持接口测试，可以使接口测试更加提前。 2、后端接口开发未完成情况下，通过moco模拟接口，支持前端完成相关页面开发，包括移动端和web端前端页面

moco创建无参和有参数的Get请求

moco创建无参和有参数的Get请求 1.moco一个带参数的get请求通过moco工具的Json配置文件，我们可以配置一个无参和有参的get请求，在访问的时候返回我们的数据。 2.Json配置示例 [{"description": "无参get请求Mock服务","request": {"uri": "/getMoco","method": "get"},"response": {"t

【论文极速读】MoCo v3: MoCo机制下Transformer模型的训练不稳定现象

【论文极速读】MoCo v3: MoCo机制下Transformer模型的训练不稳定现象 FesianXu 20211015 at Baidu search team 前言之前笔者在[1]中介绍过MoCo v1模型通过解耦batch size和负样本队列大小，从而实现超大负样本队列的对比学习训练方案；在[2]中我们提到了当前对比学习训练中提高负样本数量的一些方法；在[3]中提到了将

自监督入门（对比学习:INS+Disc，InvaSpread，SimCLR，MoCo系列）

自监督入门本人从图像分割入门自监督过程记录文章目录自监督入门前言一、自监督学习背景及应用二、对比学习1.Contrastive Learning Framework初阶一. Ins+Disc二.InvaSpreadMotivation and Contribution：Method：中阶一.MoCov1二.SimCLRv11.Abstract2.Introduction

(CVPR2021) Video MoCo: Contrastive Video Representation Learning with Temporally Adversarial Example

使用对抗的方法，引入了对于时序robust的正样本，具体方式为使用lstm随机drop掉video clip中的一些帧，同时由于负样本的队列中，越早进入的样本与正样本的差距越大，故给队列中的负样本一个权重系数(小于1)，越新的样本权重越大。损失函数：生成器：判别器: 实验结果：结论：

【论文视频】MoCo 论文逐段精读. CVPR 2020 zui佳论文提名【论文精读】

文章目录 1. 四个问题2. 视频正文什么是对比学习？论文内容1. 题目和作者2. 摘要3. 引言4. 结论5. 相关工作6. MoCo方法7. 实验8. 总结 3. 参考资料 1. 四个问题解决什么问题做无监督的表征学习用什么方法解决本文提出了MoCo去做无监督的表征学习，虽然是基于对比学习的，但是本文是从另外一个角度来看对比学习，也就是说把对比学习看作是一个

Mock工具之Moco使用

一、什么是Mock mock英文单词有愚弄、嘲笑、模拟的意思，这里主要是模拟的意思二、什么是Moco 开源的、基于java开发的一个mock框架支持http、https、socket等协议三、Mock的特点只需要简单的配置request、response等即可满足要求支持在request 中设置headers、cookies等支持GET、POST、PUT、DELETE等请求方

MOCO论文前几段精读

MoCo MoCo是CVPR 2020的最佳论文提名，算是视觉领域里，使用对比学习的一个里程碑式的工作，而对比学习，作为从19年一直到现在，视觉领域乃至整个机器学习领域里，最炽手可热的方向之一，它简单好用强大，以一己之力盘活了从2017年开始，就卷的非常厉害的计算机视觉领域，涌现了一大批优秀的工作，而MOCO就是其中之一。 MOCO作为一个无监督的表征学习的工作，它不仅在分类的任务上，逼近