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最全整理！何恺明团队顶作MoCo系列解读！ - 知乎
今天介绍的 MoCo 这个系列的第一版 MoCo v1 就是在 SimCLR 诞生之前的一种比较流行的无监督学习方法，这个系列的前2个工作 MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的，而 MoCo v3 是针对最近大火的 Transformer 模型设计的，反映了 MoCo 这类方法对视觉模型的普适性。
一文搞懂MoCo MoCo v2 MoCo v3模型_moco模型-CSDN博客
2 内存银行 (Queue)机制详解 MoCo (Momentum Contrast)的核心创新之一就是引入了内存银行 (Queue)机制来存储负样本特征。下面我将详细讲解Queue的作用原理和更新机制。 2 1 Queue的核心作用 1 模拟大批量训练对比学习需要大量负样本才能取得好效果，但GPU内存限制了
对比学习 | 大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读 . . .
MoCo v2 的亮点是不需要强大的 Google TPU 加持，仅仅使用 8-GPU 就能超越 SimCLR v1的性能。
李沐论文精读系列三：MoCo、对比学习综述（MoCov1 v2 v3 . . .
MoCo 是第一个在很多主流的机器视觉领域上（比如分类、检测、分割、人体关键点检测等），都超越了有监督预训练模型的无监督模型，从某种程度上证明了无监督学习在机器视觉领域，也能达到很好的效果。
CV大模型系列之：MoCo v1：无监督学习的对比视觉表示 - Baidu
MoCo v1是一种基于对比学习的无监督学习方法，旨在学习图像的视觉表示。本文将详细介绍MoCo v1的基本原理、模型架构、训练过程以及在各种计算机视觉任务上的应用。
MoCo对比学习 - 安逸Polaris - 博客园
我们提出了用于无监督视觉表示学习的动量对比 (MoCo)。从对比学习 [29]作为字典查找的角度来看，我们构建了一个带有队列和移动平均编码器的动态字典。这使我们能够动态构建一个庞大且一致的字典，以促进对比无监督学习。 MoCo在ImageNet分类的通用线性协议下提供了具有竞争力的结果。更重要的是，MoCo学习的表示可以很好地转移到下游任务。在PASCAL VOC、COCO和其他数据集上的7个检测分割任务中，MoCo可以优于其有监督的预训练对应物，有时大大超过了它。这表明无监督表示学习和监督表示学习之间的差距在许多视觉任务中很大程度上是接近的。
MoCo全系列论文详解 (含单GPU训练代码)_mocov2代码 . . .
MoCo就是目标函数的创新。目标函数是测量模型预测的结果和固定目标之间的差异的。目标函数有生成式和判别式的。生成式就比如自编码器，重建图像，由原图作为标签，目标函数是L1loss或者L2loss。判别式就是类似分类任务，用交叉熵损失函数。
Self-Supervised Learning 超详细解读 (四)：MoCo系列解读 (1)
今天介绍的 MoCo 这个系列的第一版 MoCo v1 就是在 SimCLR 诞生之前的一种比较流行的无监督学习方法，这个系列的前2个工作 MoCo v1 和 v2 是针对 CNN 设计的，而 MoCo v3 是针对最近大火的 Transformer 模型设计的，反映了 MoCo 这类方法对视觉模型的普适性。