SimCLR-视觉表示形式对比学习的简单框架 消息！ 我们发布了SimCLR的TF2实现（以及TF2中的转换后的检查点），它们位于。 消息！ 新增了用于Colabs，请参见。 SimCLR的插图（来自 ）。 SimCLRv2的预训练模型 我们在这里开源了总共65个经过预训练的模型，与论文的表1中的模型相对应： 深度 宽度 SK 参数（M） 金融时报（1％） FT（10％） FT（100％） 线性评估 监督下 50 1倍 错误的 24 57.9 68.4 76.3 71.7 76.6 50 1倍 真的 35 64.5 72.1 78.7 74.6 78.5 50 2倍 错误的 94 66.3 73.9 79.1 75.6 77.8 50 2倍 真的 140 70.6 77.0 81.3 77.7 79.3 101 1

SimCLR-in-TensorFlow-2 （至少）在TensorFlow 2中实现SimCLR（Chen等人）。使用tf.keras和TensorFlow的核心API的许多功能。 提供报告。 致谢 我没有从头开始编写所有代码。 这份特殊的研究论文读起来超级棒，而且常常很自然地被理解，这就是为什么我想亲自尝试一下并提出一个最小的实现的原因。 我将以下作品用于不同目的- 数据扩充政策来自此处： : 。 损失函数来自这里： : 。 从此处引用的TSNE可视化效果： : 。 除了本文之外，以下是我为了理解SimCLR而研究的文章： （此人在解释损失函数“ NT-XEnt损失”方面做得非常出色） 多亏了ML-GDE程序提供了我可以运行实验的GCP积分，并根据需要将中间结果存储在GCS存储桶中。 所有的笔记本都可以在Colab上运行。 数据集 ImageNet的子集：

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

SupContrast：监督式对比学习 此库使用CIFAR作为说明性示例，涵盖了PyTorch中以下论文的参考实现： （1）监督式对比学习。（2）视觉表示对比学习的简单框架。 损失函数 损耗函数在losses.py花费features （L2归一化）和labels作为输入，并返回损耗。如果labels为None或未传递给它，则它会退化为SimCLR。 用法： from losses import SupConLoss # define loss with a temperature `temp` criterion = SupConLoss ( temperature = temp ) # features: [bsz, n_views, f_dim] # `n_views` is the number of crops from each image # better be L2 no

SupContrast：有监督的对比学习本文档以CIFAR为例说明了PyTorch中以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习。 论文（2）一个简单的Fr SupContrast：有监督的对比学习本文档以CIFAR为例说明了PyTorch中以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习。 论文（2）视觉表示对比学习的简单框架。 纸张损失功能loss.py中的损失函数SupConLoss以要素（L2标准化）和标签为输入，并返回损失。 如果标签为None或未传递给它，则它会退化为SimCLR。 用法

SimCLR SimCLR的PyTorch实现：T. Chen等人的可视表示形式对比学习的简单框架。包括对以下方面的支持： 分布式数据并行训练 全局批量归一化 LARS（分层自适应速率缩放）优化器。 在Google Colab Notebook中打开SimCLR（具有TPU支持） 在tensorboard.dev上打开SimCLR结果比较： 快速入门（微调线性分类器） 这将下载一个预训练的模型并训练线性分类器，该分类器在STL-10测试仪上应具有± 82.9%的精度。 git clone https://github.com/spijkervet/SimCLR.git && cd SimCLR wget https://github.com/Spijkervet/SimCLR/releases/download/1.2/checkpoint_100.tar sh setup.sh ||

对比学习方法 支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。 有什么可用的？ 使用SimCLR进行对比学习预训练 通过停止梯度进行在线线性评估 Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等） 在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动） 使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价） SimCLR多分辨率农作物 SimCLR + 预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点） 工作于： 结果 模型 方法 数据集 时代 批 温度 多作 大理 监督下 在线线性评估 预训练后线性评估 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 70.74 71.02 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 :check_mark_button:

PyTorch SimCLR：视觉表示形式对比学习的简单框架 带有完整文档的博客文章： 另请参见。 安装 $ conda env create --name simclr --file env.yml $ conda activate simclr $ python run.py 配置文件 在运行SimCLR之前，请确保选择正确的运行配置。 您可以通过将关键字参数传递给run.py文件来更改正在运行的配置。 $ python run . py - data . / datasets - - dataset - name stl10 - - log - every - n - steps 100 - - epochs 100 如果要在CPU上运行它（出于调试目的），请使用--disable-cuda选项。 要进行16位精度的GPU培训，请确保安装并使用--fp16_precision标志。 功能评估 使用线性模型协议进行特征评估。 首先，我们在STL10 unsupervised集中使用SimCLR学习了功能。 然后，我们在SimCLR的冻结特征之上训练线性分类器。 根据从STL

颜色分类leetcode 模拟CLR SimCLRv1 的 Tensorflow-Keras 实现，它允许通过视觉表示对比学习的简单框架 (SimCLR) 来提高 base_model 的特征表示质量。 提供的代码应该允许将框架应用到任何 Keras 模型，只需稍作改动。 图 1 - SimCLR 图解 给定的实现允许使用 5% 的数据在训练的线性分类器上将 top-1 精度提高 17%。 此外，在使用 SimCLR 框架进行训练后，t-SNE 图显示了根据类别对特征进行清晰的聚类。 图 2.1 - SimCLR 之前 VGG16 特征的 t-SNE 图 2.2 - SimCLR 后 VGG16 特征的 t-SNE 可以通过以下笔记本重现此结果： 参考： ， ， 如何使用？ SimCLR = SimCLR(base_model, input_shape, batch_size, feat_dim, feat_dims_ph, num_of_unfrozen_layers, save_path) SimCLR.train 方法可用于通过传递类型的训练和验证数据来训练 SimCLR_mod

Sim CLR用于手语识别 数据扩充 随机裁切+随机色彩失真 失利 新台币损失