上传者: 38655987
|
上传时间: 2021-12-03 16:47:04
|
文件大小: 82.8MB
|
文件类型: -
颜色分类leetcode
SimCLR
张量流
这是用于在单个
GPU
上处理的
Tensorflow
2
的
SimCLR
实现。
此实现侧重于
ResNet-18
和
ResNet-34,并提供了一个简单的工作流程,用于微调分类或分割。
我们展示了
cifar-10
和
UTKFace
数据集的示例结果。
可以找到官方仓库
模拟CLR
视觉表征的简单对比学习是一种图像表征自监督学习的框架。
对于
SimCLR
如何工作的概述,我建议使用这个优秀的或
.
简而言之,SimCLR
将
2
种不同的增强应用于同一图像,然后通过输出这些图像的表示h的卷积神经网络馈送(以及一批中类似的增强图像对)。
然后将其输入到投影头g(h)
中,该投影头输出这些图像的潜在表示z
。
然后使用余弦相似度计算每个图像表示z的相似度。
SimCLR
的损失函数试图最大化同一图像不同增强的潜在表示之间的一致性。
执行
此实现侧重于单个
GPU
的使用,并提供
ResNet-18
和
ResNet-34
架构。
实现了以下数据增强
-裁剪和调整大小、颜色抖动、颜色下降、高斯噪声、翻转、旋转、剪切。
该实现进一步提