1樓：
可以看到，在VOC和ImageNet上超過了MoCo大於0.5個點！PR文：
「上表顯示了不同資料集上的MaskCo和MoCo v2的效能對比，本文方法在ImageNet上和MoCo v2效能差不多，但是在COCO和CC資料集上比MoCo v2效能高。」
再來看看更多的結果，可以看到，MoCo v2遙遙領先，MaskCo在乙個結果上獲得了大於0.5的點，以及另乙個和MoCo一樣的result。
2樓：FightingCV
最近的工作提出的不用額外計算的整合方法，大多是在乙個網路中同時設定不同的subnet。訓練時。每個subnet只學習分類多個輸入資料中的其中乙個。
然而，如何更好地混合這些多個輸入的問題迄今尚未被研究。
在本文，作者提出了一種新的多輸入多輸出深度子網學習廣義框架MixMo。作者的Motivation是用乙個更合適的混合機制來代替先前方法中求和導致的次優操作。受到混合樣本資料增廣的啟發，作者發現特徵的混合可以使subnet更強，使得資料更加多樣，進而提高模型performance的效果。
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