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

我们提出了一种名为 TKD 的新框架，利用深度神经网络基于的模型所选择的视频帧（瞬间的感知）来蒸馏轻量级模型中的时间知识，通过进行两个新的步骤：1）基于 LSTM 的关键帧选择方法；2）新的教师束缚损失设计。使用不同的目标检测方法，在多个数据集上进行了全面的经验评估，包括 Youtube-Objects 和 Hollywood 场景数据集。我们的结果显示，与其他现代对象识别方法相比，我们在动态场景的帧上的目标检测准确度 - 速度平衡方面有着一致的提高。

Mar, 2019

本文利用深度递归神经网络，结合短期、长期以及感知上的损失，为视频处理提供了一种基于帧的将原始视频和处理后的视频作为输入，生成时间上连贯的视频的方法，实现了对多种需求的处理，且无需光流计算，具有实时性能。

Aug, 2018

本文提出了一种基于自我监督学习的视频时序对齐表征学习方法，其通过训练神经网络使用时间循环一致损失（TCC）来找到多个视频之间在时间上的对应关系，从而得到每一帧的表征，可用于快速地对视频进行对齐和分类。该方法在少量监督数据和其他自监督方法上都有较好的表现，同时还可用于多种视频应用领域的数据同步和异常检测。

Apr, 2019

本篇论文提出了 Temporal-aware Contrastive self-supervised learning （TaCo）的方法，该方法通过选择一组强大的时态变换，不仅作为数据强化，还作为额外的自我监督来构成视频理解的重要组成部分，从而可以提高无监督视频表示学习，大幅改善了下游分类任务的成果。

Nov, 2020

提出一种新的自监督视频表示学习技术，通过将学习目标分解为两个对比子任务并分层进行，强调空间和时间特征，从而鼓励多尺度理解。通过实验表明，可以将增强作为规则化进行操作来指导网络在对比学习中学习所需的语义，并提出一种方式，使模型可以在多个尺度上分别捕捉空间和时间特征。还介绍了一种克服不同层次上实例不变性差异的方法。将代码公开。

Nov, 2020

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

本文提出一种基于视觉节奏的自监督学习方法，通过 VTHCL 算法，最大化慢速和快速视频表示之间的互信息来学习视频表示，并在动作识别任务上实现了较为竞争的表现。

Jun, 2020

本文提出了一种新的基于时间一致性递进学习的框架，利用自监督辅助任务来捕捉未被标记的轨迹之间的关系，从而更好地实现视频检索中的标记，相比现有技术提高了高达 8% 的未标记数据真实标记的准确性和重识别的性能。

Jul, 2020

本文提出了一种新的基于相关性的一致性知识蒸馏框架 (CCKD)，通过引入泰勒级数展开的广义核方法捕获实例间的相关性，并在图像分类任务和度量学习任务中实现了最优结果。

Apr, 2019