我们提出了一种新颖的基于对比的框架 SCVRL，用于视频的自监督学习。与以前主要关注学习视觉语义的对比学习方法（例如 CVRL）不同，SCVRL 能够学习语义和动作模式。我们通过将现代对比学习范式引入 popular shuffling pretext 任务，展示了我们的基于 transformer 的网络在自监督设置下自然而然地具备学习运动的能力，并在四个基准测试中取得了 CVRL 的强大性能。

May, 2022

该研究介绍了一种叫做 Inter-Intra Video Contrastive Learning (IIVCL) 的方法，利用来自全局空间的最近邻视频作为额外的正对。该方法提高了正关键图的多样性，并引入了一个更松散的相似性概念，扩展到了视频甚至跨类边界。在一系列视频任务上，性能得到了提高。

Mar, 2023

介绍了一种新的自监督对比学习方法，旨在从未标记的视频中学习表示。该方法利用新的约束条件，以建立对时间变换等价的表示，并更好地捕捉视频动态。实验表明，时间等变表示在 UCF101，HMDB51 和 Diving48 的视频检索和动作识别基准测试中实现了最先进的结果。

Dec, 2021

本研究提出了一种新的时间对比学习框架，采用两个新的损失函数以提高现有自监督视频表示学习方法的性能，其中局部 - 局部时间对比损失和全局 - 局部时间对比损失实现了在各种下游视频理解任务中的显着改进。

Jan, 2021

本文旨在提出一种自监督视频表示学习的新型先验任务，通过计算一系列时空统计摘要信息，利用神经网络训练来产生摘要信息，采用多种空间分区模式进行粗略的空间位置编码方法来缓解学习难度，在四个 3D 骨干网络上的实验结果表明，该方法优于现有方法在视频分析任务上的性能表现包括动作识别、视频检索、动态场景识别和动作相似性标签。

Aug, 2020

本文提出了一种基于上下文感知的时空对比学习（ConST-CL）的方法，该方法成功地实现了学习细粒度视频表示，利用区域预文本任务引导模型从一个视角到另一个视角转换，并整合整体和局部表示的并行学习过程。我们在多个数据集上评估了所学得的表示，并展示了 ConST-CL 在 6 个数据集上取得了具有竞争力的结果，包括 Kinetics，UCF，HMDB，AVA-Kinetics，AVA 和 OTB。

Dec, 2021

该论文提出了一个从多个视角捕捉的无标注视频演示中学习视觉表示的框架，优化了最近提出的自监督学习算法，应用对比学习来增强与任务相关的信息和抑制特征嵌入中的无关信息，验证了所提出的方法在模拟几种机器人任务，包括 pick and place 任务中的应用，评估了学习表示的三个指标：视点对齐，阶段分类和强化学习，在所有情况下，结果都表明与现有方法相比，该方法水平更高，而且训练轮数更少。

Jan, 2022

本文提出一种新的跨架构对比学习（CACL）框架，用于自监督视频表示学习，使用 3D CNN 和视频变换器并行生成对比学习中多样化的正对，同时引入了一个具有明确视频序列编辑距离预测能力的时间自监督学习模块，用于学习强大的时序性表示，在 UCF101 和 HMDB51 数据集上表现卓越，超越 VideoMoCo 和 MoCo + BE 等现有技术。

May, 2022

本文提出了一种基于自监督的时空学习框架，用于表示从面部视频中收集的生理信号，通过应用特定的数据增强模型以及约束时空损失，可以取得比其他自监督方法更好的结果，并且与最先进的有监督方法具有相当的精度。

Jul, 2021

本文提出了一种自我监督学习方法，用于学习视频的表示，结合了 RGB 帧和相关的音频，通过多模式对比目标来扩展时间自我监督的音频 - 视觉设置，并提出了新的对比目标。

Feb, 2023