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网站管理建设,个人网站首页设计,wordpress最好的插件,网站开发需求方案为了快速对 机器视觉中的对比学习有一个快速了解,或者后续复习,此处收录了 13篇经典论文、一些讲解地较好的博客和相应的Github代码,用不同颜色标记。 ​ 对比学习 13篇经典论文 论文代码和博客http://​www.webhub123.com/#/home/detail?p…

为了快速对 机器视觉中的对比学习有一个快速了解,或者后续复习,此处收录了 13篇经典论文、一些讲解地较好的博客和相应的Github代码,用不同颜色标记。

对比学习 13篇经典论文 论文代码和博客icon-default.png?t=N176http://​www.webhub123.com/#/home/detail?projectHashid=27736029&ownerUserid=27786724

这13篇论文分别为

https://arxiv.org/pdf/1805.01978.pdf InstDisc Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination 实例判别和memory bank做对比学习

https://arxiv.org/pdf/1807.03748.pdf CPC Representation Learning with Contrastive Predictive Coding 对比预测编码,图像语音文本强化学习全都能做

https://arxiv.org/pdf/1904.03436.pdf InvaSpread Unsupervised Embedding Learning via Invariant and Spreading Instance Feature 编码器的端到端对比学习

https://arxiv.org/pdf/1906.05849.pdf CMC Contrastive Multiview Coding 多视角下的对比学习

https://arxiv.org/pdf/1911.05722.pdf MoCov1 Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 无监督训练

https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf SimCLRv1 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 简单的对比学习 (数据增强 + MLP head + 大batch训练久)

https://arxiv.org/pdf/2003.04297.pdf MoCov2 Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning MoCov1 + improvements from SimCLRv1

https://arxiv.org/pdf/2006.10029.pdf SimCLRv2 Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners 大的自监督预训练模型很适合做半监督学习

https://arxiv.org/pdf/2006.07733.pdf BYOL Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning 不需要负样本的对比学习

https://arxiv.org/pdf/2006.09882.pdf SWaV Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments 聚类对比学习

https://arxiv.org/pdf/2011.10566.pdf SimSiam Exploring Simple Siamese Representation Learning孪生表征学习

https://arxiv.org/pdf/2104.02057.pdf MoCov3 An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers如何更稳定的自监督训练ViT

https://arxiv.org/pdf/2104.14294.pdf DINO Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers

transformer加自监督在视觉也很香

论文以及简介整理自 李沐 深度学习经典 ,代码整理自 Github

 

http://www.khdw.cn/news/40576.html

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