本文提出了一种新颖的无监督活动分割方法，该方法使用视频帧聚类作为预文本任务，并同时执行表示学习和在线聚类。通过使用时间最优传输来利用视频中的时间信息，同时，在计算伪标签聚类分配的标准最优传输模块中加入保留活动时间顺序的时间正则化项。与之前的方法相比，我们的方法不需要在离线模式下存储整个数据集的特征，而是以在线模式每次处理一个小批量。 extensive evaluations on three public datasets, i.e. 50-Salads, YouTube Instructions, and Breakfast, and our dataset, i.e., Desktop Assembly, show that our approach performs on par with or better than previous methods, despite having significantly less memory constraints.

May, 2021

多视图聚类在跨模态表示学习和数据驱动决策方面具有重要影响；然而，随着对比学习在计算机视觉领域的不断发展，自监督学习也在多视图聚类方法中逐渐占主导地位。该论文探讨了自监督多视图聚类的原因、优势以及常见数据集、数据问题、表示学习方法和自监督学习方法的内部联系和分类，并介绍了各类方法的机制和应用示例。最后，提出了一些待进一步研究和发展的开放性问题。

Sep, 2023

该论文提出了一种基于交叉一致性目标和在线聚类机制的密集视觉表示学习方法，能够在不需要手工先验知识的情况下，自动发现和分割视觉场景数据中的语义信息，并在多个数据集上展示出优秀的线性和非监督分割转移能力，例如视频对象分割。

Mar, 2023

本文提出了一个基于无监督学习的方法来学习视频中的动作识别表示，该方法结合图像表示中的两种顶级目标 —— 实例识别和局部聚合，以及通过 IDT 描述符构成的集群。使用此方法，我们在 UCF101 和 HMDB51 动作识别基准测试中取得了优异的结果，并且成功捕捉了视频动态。

Jun, 2020

本文提出了一种基于 Generative Cooperative Learning 方法的无监督视频异常检测方法，该方法利用了异常出现频率低的特点，通过生成器和判别器之间的交叉监督实现网络的协同训练，实现了无监督学习。在 UCF crime 和 ShanghaiTech 两个大规模视频异常检测数据集上的实验表明，相较于现有的无监督和 one-class 分类方法，在性能上得到了一致的提高。

Mar, 2022

本文提出了一种无监督方法，使用基于深度预训练人脸网络获得的表示来提取视频中的身份信息，为此，我们设计了一种自监督的 Siamese 网络，并在三个视频数据集上进行了评估，结果表明我们的方法优于当前所有现有的方法。

Mar, 2019

本文提出了一个自监督训练框架，通过在训练管道中增加多模态聚类步骤以捕捉跨模态的语义相似性，进而学习一个共同的多模态嵌入空间，并证明其能在文本到视频检索和时间动作定位等两个具有挑战性的领域展示出四个不同数据集上的最新成果.

Apr, 2021

本研究介绍了一种从未标记的视频中进行无监督学习的新方法，通过引入一种面向物体的时间相干性方法来促进学习具有相似表征的物体，并在多个基准数据集上展示了与竞争无监督方法相比显著的准确度提高。

Dec, 2016

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

本文提出了一种适用于匹配视频中对应点的特征嵌入的自监督学习方法，其中使用自然的时空一致性训练指针模型，并通过引入信息瓶颈和循环模型等方式来解决跟踪器漂移等挑战，最终取得了在视频分割和关键点跟踪上的最佳效果。

May, 2019