MoCo （Momentum Contrast）是一种自监督学习方法，旨在通过对比学习来提高视觉表示的质量。 MoCo v1是MoCo方法的第一个版本，它通过构建一个 动量编码器 和一个 目标编码器 的对比学习框. 总之这几个牌子连同MOCO的主旨戏称就是矮子不友好系列，MD和UT的女士成衣都是175码（36）起步，虽然个别能看到34码但我实际在店里从来没发现过。 MoCo的灵活度也好，电脑控制跟焦也好，都比摇臂和轨道都要方便，功能也丰富很多，不方便的地方就是：机器本身太笨重，且价格太贵，剧组用的话一般都是租赁。 据《唐山大地震》时的拍摄记录说.
MO&Co. (official_moco) - Profile | Pinterest
Moco有俩encoder， 一个encoder处理query，叫encoder_q。 另一个encoder用来生成query对应的正例，叫encoder_k。 网络里维护了一个queue用来存储每一个batch的encoder_k输出结果。
这听起来是一个非常简单的idea，但是这个方法真的有效，最早该loss function被应用在（视觉）自监督学习中应该是在2019年的论文CPC中 [4]（我的印象中是这样，如果有人知道更早的也可以告诉.
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