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Lecture 03MoCo 原论文 Table 2(b) 将在 ImageNet-1M 上预训练的 ResNet-50-C4 接入 Faster …

MoCo 原论文 Table 2(b) 将在 ImageNet-1M 上预训练的 ResNet-50-C4 接入 Faster …

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标签供给、文本目标接口、视图/队列/MAE图与表示迁移证据

MoCo 原论文 Table 2(b) 将在 ImageNet-1M 上预训练的 ResNet-50-C4 接入 Faster R-CNN,再用 PASCAL VOC trainval07+12 的检测标注全层微调 24k 次。在 test2007 上取 5 次实验平均,COCO 式 box AP 为:有监督预训练 53.5,MoCo 预训练 55.9。原文 Table 2(b) 与 §4.2.1

这里的积极证据是:通过视图对比学习的编码器可以适配对象检测,在这套明确协议下提供了有用起点。两组下游微调方案相匹配;检测头和主干都接受目标任务监督,这不是“冻结后自动会检测”,也不表示预训练与下游合计预算被完全配平。

这也自然引出下一部分:用哪一种目标预训练,与最后要输出类别、框还是掩码,是可以分别设计的两个问题。