提出了一种基于概率分析的新方法，通过对视频编码进行正态流处理和随机变量建模来抑制静态视觉提示，从而获得更可靠的视频表示，这可以被更好地推广到各种下游任务中。

Dec, 2021

在没有人工标注标签的前提下，本文提出了一种自我监督学习方法来学习视频的时空特征，通过回归时空维度上的外观和运动统计量来提取视觉特征，并在视频分类任务中验证了其有效性。

Apr, 2019

本研究提出了一种新颖的自监督学习方法来学习对于动态运动变化有响应的视频表征，通过训练神经网络来区分不同的时间变换的视频序列，使得无需人工标注数据即可准确地识别视频中的不稳定运动并增强神经网络在小数据集上的训练。该方法经过实验证明，可显著提高 UCF101 和 HMDB51 上的动作识别的传递性能。

Jul, 2020

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

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

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

本文介绍了一种名为 HVC 的混合静态动态视觉对应框架，用于自监督视频对象分割。HVC 从静态图像中提取伪动态信号，实现了高效且可扩展的 VOS 模型。该方法利用极简的全卷积架构在图像裁剪视图中捕捉静态动态视觉对应关系，并通过统一的自监督方法学习静态 - 动态特征相似性的视觉表示，从而实现联合静态和动态一致性表示的学习。HVC 仅需要一次训练会话使用静态图像数据，显著减少内存消耗（约 16GB）和训练时间（约 2 小时），并在多个自监督 VOS 基准和附加视频标签传播任务中实现了最新的性能。

Apr, 2024

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

视频级别参照表达理解的静态与运动感知的解耦以及对时间感知的强化，并采用对比学习来区分视觉上相似的对象的运动，取得了在五个数据集上的最先进性能，并在具有挑战性的 MeViS 数据集上有了显著的 9.2% 的 J&F 改进。

Apr, 2024