ICCVOct, 2019
Skip-Clip:基于未来片段顺序排序的自监督时空表示学习
Skip-Clip: Self-Supervised Spatiotemporal Representation Learning by Future Clip Order Ranking
Alaaeldin El-Nouby, Shuangfei Zhai, Graham W. Taylor, Joshua M. Susskind
TL;DR本研究介绍了一种新颖的自监督表示学习方法,称为 Skip-Clip,该方法可以利用视频中的时间连贯性,用于训练模型进行视频未来的裁剪排序预测。研究结果表明,使用我们的方法学习到的特征是通用且可转移到下游任务的,并且在 UCF101 数据集上胜过随机初始化和使用 Inflated ImageNet 参数初始化的模型,跟领先自监督方法相比也取得了有竞争力的结果。