文件名称:
swav:SwAV的PyTorch实施httpsarxiv.orgabs2006.09882-源码
开发工具:
文件大小: 48kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：通过对比群集分配进行视觉特征的无监督学习
该代码提供了PyTorch实施和SwAV预训练的模型（SW apping V IEWS之间的ssignments），如在本文描述的。
SwAV是一种无需使用注释即可预训练卷积网络的有效且简单的方法。 与对比方法类似，SwAV通过比较图像的变换来学习表示，但是与对比方法不同，它不需要计算特征对比较。 由于不需要大型存储库或辅助动量网络，因此它使我们的框架更高效。 具体来说，我们的方法同时对数据进行聚类，同时在为同一张图片的不同增强（或“视图”）生成的聚类分配之间加强一致性，而不是直接比较特征。 简而言之，我们使用“交换”预测机制，从另一视图的表示中预测视图的群集分配。 我们的方法可以用大批量和小批量进行训练，并且可以扩展到无限量的数据。
模型动物园
我们发布了经过SwAV培训的最佳ResNet-50，希望其他研究人员也可以通过用SwAV骨干代替Im
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