大家好，今天和大家分享一篇基于何恺明团队提出moco优化的算法。提出了一个监督学习和自监督统一的框架，表征能力更强，在多个下游任务上性能超越了 moco v3。论文：https://arxiv.org/pdf/2210.05557.pdf代码：https://github.com/wangck20/OPERA创新点：基于深度学习中度量学习的监督（fully supervised，FSL）和自监督（

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大家好，我是阿潘分享一种系统的、数据驱动的方法，用来了解阻碍模型性能的因素图1现实中得目标检测是具有挑战性，具体原因如下：缺乏数据通常是限制因素。人们经常花费大量时间来考虑设计决策，例如选择模型架构和调整超参数。然而，我们会发现，在解决实际问题时，提高性能的最简单方法是采用数据驱动的方法，找到模型识别能力不足的区域并收集额外的数据以提高那里的性能。数据集标签通常不一致...

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