MoCo是一种创新的无监督视觉表示学习方法,利用动量对比在大规模未标注数据上进行预训练。该方法在ImageNet数据集上训练ResNet-50模型,无需标注即可学习出高质量的视觉特征。MoCo v2版本在原基础上进一步优化,线性分类准确率达67.5%。项目开源了PyTorch实现,支持分布式训练,并提供预训练权重。