Apr, 2023

自监控的视频相似度学习

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TL;DR介绍了一种名为 S$^2$VS 的视频相似度学习方法，采用自我监督学习来处理多个检索和检测任务，使用任务定制的增强和 InfoNCE 损失，同时学习自相似性和硬负相似性，具有与有标注数据方法相媲美的性能，在视频相关性定义的不同颗粒度上均达到了最先进水平。
self-supervised learningvideo similarity learninginfonce lossinstance-discriminationstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • VideoSSL: 视频分类的半监督学习

    本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的半监督学习方法：VideoSSL，用于视频分类，可以在只使用少量标注样本以及利用无标注数据的两种信号指导下，在 UCF101、HMDB51 和 Kinetics 三个公开数据集上实现出色的性能。

    Feb, 2020

  • 多实例孪生自监督表示学习用于自动驾驶

    自主驾驶是一个备受关注的领域，但标记数据的收集过程非常困难，自监督学习可能是提高模型性能的一种有效方式。本文提出了一种名为 MultiSiam 的方法，解决了多示例情况下的自监督学习存在的问题，包括跨视图一致性和相似度度量。该方法在公开数据集上具有很强的性能表现，并显示了特定领域预训练的潜力。

    Aug, 2021

  • 一个概率模型解释自监督表示学习

    自监督学习在生成的潜在变量模型和对比方法的框架下，提出了一种能够改善性能、实现任务无关性表示的方法。

    Feb, 2024

  • 自我监督表示学习的视觉地理定位

    利用自监督学习方法提升视觉地理定位技术性能和训练效率，通过统合 SimCLR、MoCov2、BYOL、SimSiam、Barlow Twins 和 VICReg 等多种自监督学习方法，研究训练策略和参数设置对视觉地理定位任务的适应性

    Jul, 2023

  • 自监督学习视频诱导视觉不变性

    通过使用 Video-Induced Visual Invariances (VIVI) 的自监督学习框架，本文提出了一种可以在 19 种视觉任务中实现超过最佳监督模型的自监督转移学习方法。

    Dec, 2019

  • 知识引导的半监督学习用于用户生成视频的质量评估

    本研究通过自我监督的时空视觉质量表示学习 (ST-VQRL) 框架生成稳健的质量感知特征来解决用户生成内容 (UGC) 视频的感知质量评估问题，并通过双模型的半监督学习方法 (SSL-VQA) 在有限的人工注释视频的情况下，通过两个模型之间的质量预测知识传递，提高了在各种视频质量评估数据集上的性能表现。

    Dec, 2023

  • 从多视角探寻规律：自监督和正则化学习用于多视角物体识别

    研究了多角度自我监督学习中的物体不变表示问题，提出了一种随机原型嵌入方法，并使用多角度一致性正则化来实现该方法。实验表明，该方法能够在已知和未知数据上优于其他自我监督学习方法，并且可以应用于少量数据场景中。

    Mar, 2020

  • 视频自监督学习综述

    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

  • 自监督学习提升合成孔径声纳目标识别

    这项研究探讨了自监督学习（SSL）在合成孔径声纳（SAS）图像识别改进中的应用，结果表明，尽管两个 SSL 模型在少样本情况下可以优于完全监督模型，但在使用全部标签时不能超过其性能，这有助于减少数据标记的时间和成本，同时提供了远程感知中使用 SSL 的证据。

    Jul, 2023

  • 巴洛双胞胎：基于冗余减少的自监督学习

    提出了一种名为 Barlow Twins 的自监督学习方法，通过在两个相同的网络中输入扭曲版本的样本并测量它们输出的相关性矩阵，使嵌入向量在保持相似性的同时最小化它们之间的冗余。该方法在低数据范围内的半监督分类上优于以前的方法，并对于使用线性分类器头部的 ImageNet 分类和分类与目标检测的转移任务与当前最先进的方法相媲美。

    Mar, 2021