CVPRDec, 2019

自监督学习视频诱导视觉不变性

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TL;DR通过使用 Video-Induced Visual Invariances (VIVI) 的自监督学习框架，本文提出了一种可以在 19 种视觉任务中实现超过最佳监督模型的自监督转移学习方法。
self-supervised learningvisual representationsvivihierarchytransfer learning
发现论文，激发创造
  • 自监督视觉表征学习的传递不变性

    文章介绍了一种利用自监督学习的图形结构来学习具有不变性特征的视觉表示，并应用该表示在不同的识别任务中取得了显著性能提升。

    Aug, 2017

  • 自监督视频预训练产生强大的图像表示

    提出了一种名为 VITO 的简单范式，通过对动态视频帧的自我监督学习，有效地学习图像表示，该方法实现了视频预训练模型在语义分割和对象检测等任务上与 ImageNet 预训练模型性能相近甚至更好的表现，未来视频预训练有望成为学习图像表示的新默认方法。

    Oct, 2022

  • 自监督对应学习的对比转换

    本研究旨在通过使用野外未标记视频进行自监督学习的视觉对应关系。我们的方法同时考虑了可靠对应估计的视频内部和视频间的表示关联。

    Dec, 2020

  • 野外视频中的表示学习：以对象为中心的方法

    该篇论文提出了一种从未加工过的视频中学习图像表示的方法，该方法将来自现成物体检测器的监督损失和自我监督损失相结合，取得了在 19 个迁移学习任务中有竞争力的结果，其中包括 18/19 的少样本学习任务和 8/8 的数据集泛化任务。

    Oct, 2020

  • 自监督共同训练用于视频表示学习

    本文提出以自监督为主的视频特征学习方法，其中利用语义正例和共同训练提高了训练效果，同时也获得了在动作识别等任务上与其他自监督方式相当的性能。

    Oct, 2020

  • 利用 Inter-intra 对比框架进行自监督视频表示学习

    本文提出了一种基于自我监督学习的视频特征表示方法，在传统自我监督学习的基础上通过引入内部负样本来扩展负样本集，从而使单个视频更加充分地表达时空信息，并能够有效地提高视频检索和识别的性能。

    Aug, 2020

  • 自监督视频 Transformer

    本研究提出了一种基于未标记视频数据进行自监督训练的视频 Transformer 方法。通过使用不同的空间大小和帧速率创建局部和全局的时空视图，实现了视频内 actions 的时空不变性，并且该方法不再需要使用负样本或专用存储器。该方法在动作识别基准数据集（Kinetics-400，UCF-101，HMDB-51 和 SSv2）上表现出色，并能够在小批量的情况下更快地收敛。

    Dec, 2021

  • 深度神经嵌入技术在视频无监督学习中的应用

    本文介绍了 Video Instance Embedding（VIE）框架，它扩展了用于学习深度非线性嵌入的强大无监督损失函数以进行大规模视频数据集上的多流时间处理架构，展示了 VIE 训练的网络在 Kinetics 数据集的动作识别和 ImageNet 数据集的目标识别中有重大发展，并提供了分析表明路径如何有所不同。

    May, 2019

  • 自监控的视频相似度学习

    介绍了一种名为 S$^2$VS 的视频相似度学习方法，采用自我监督学习来处理多个检索和检测任务，使用任务定制的增强和 InfoNCE 损失，同时学习自相似性和硬负相似性，具有与有标注数据方法相媲美的性能，在视频相关性定义的不同颗粒度上均达到了最先进水平。

    Apr, 2023

  • 视频自监督学习综述

    本篇综述论文讨论了自监督学习在视频领域的应用，主要归纳了四种不同的自监督学习方法，分别为预测任务、生成式学习、对比学习和跨模态协议，并讨论了现有方法的局限性和未来发展方向。

    Jun, 2022