May, 2021

带有跨视频循环一致性的图像表示对比学习

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TL;DR本文研究了自监督表示学习的核心方法之一 —— 图像内部不变性学习，提出了一种新的基于循环一致性的对比学习方法，探索了跨视频关系，实现了图像表示的有效学习，并在多个下游任务中获得了显著的改进。
self-supervised representation learningintra-image invariancecross-video relationcontrastive learningdownstream tasks
发现论文，激发创造
  • 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

  • 自监督视频表示学习的 Cycle-Contrast

    通过 CCL 方法，我们可以自我学习视频表示，从而在基于视频的应用程序中实现更好的性能。

    Oct, 2020

  • 从时间的循环一致性中学习对应关系

    本文提出了一种自监督的方法，通过循环一致性来学习视觉对应关系，应用其学到的特征图表示可以在一系列视觉对应任务中取得较好的性能。

    Mar, 2019

  • CoCon: 合作 - 对比学习

    我们提出了一种协作版对比学习方法，利用数据驱动的采样来利用多个输入视频视图之间的隐式关系，以应对该问题，并在动作识别这一下游任务上取得了竞争性能表现。

    Apr, 2021

  • 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

  • 探究图像间不变性以实现无监督视觉表示

    本研究通过对伪标签的维护、采样策略和决策边界的设计进行了综合实证研究，提出了一种统一的通用框架，支持无监督内部和跨图片不变性学习的集成。通过精心设计的比较和分析，我们揭示了多个有价值的观测结果，并展示了最终模型 InterCLR 在多个标准基准测试中对内部图像不变性学习方法的稳定改进。我们希望这项工作能为制定有效的无监督跨图片不变性学习提供有用的经验。

    Aug, 2020

  • 全局背景下的视频对比学习

    该研究提出了一种基于段落的视频级对比学习方法，它使用全局上下文形成正样本，同时还结合了一个时间顺序正则化项来确保视频的时序结构，实验证明该方法在动作分类、动作定位和视频检索等任务上能够超越现有的最先进方法。

    Aug, 2021

  • 通过三维引导循环一致性学习密集对应关系

    本文提出利用跨实例视觉一致性作为监督信息，通过建立一个包含 4 个环（4-cycle）的人工数据集提高深度学习在实现物体实例间的稠密视觉对应中的表现，并在测试阶段显示出优于先前相关任务的最新成果。

    Apr, 2016

  • 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

  • 时间等变对比视频表示学习

    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