我们通过测量预训练主干在标签数量减少的情况下适应下游任务的能力,检查了 V-JEPA 与其他自监督视频模型相比的标签效率。具体而言,我们在 Kinetics-400 和 Something-Something-v2 上调查冻结模型的性能,同时改变从每个数据集可用于训练注意力探测器的标记样本的百分比。 我们发现 V-JEPA 比其他自监督视频模型更具标签...
为了直观了解指令空间的学习情况，研究团队额外展示了训练前后指令空间在 7 种类别任务视频上的编码效果。可以发现，经过自监督训练之后，指令空间的表达能力得到了极大的提升。在没有任何语义标签辅助下，仅通过自监督预训练就可以较好地提取视频中存在的语义信息。5.4 组合多个指令解决复杂长期任务 钻石挑战 「我的世界...
Facebook AI Research (FAIR) 团队最近发表了一篇长文,详细讲述了视频自监督学习的发展历程和最新成果,一起来看看吧!自监督学习方法的最大特点,是无需大量人工标注的数据就可以让AI系统更好地理解和分析视频内容。这种方法在图像识别领域已经取得了多项成功,如今在视频领域也有很多突破。
与此同时,自监督学习可以从未标注的数据中提取高质量的表征,这将为标注成本高昂的点云视频理解任务带来帮助。因此,我们探索了以自监督的方式从点云视频中学习表征的方法。尽管基于对比学习和掩码预测的自监督学习范式已经在图像和静态点云领域显示出了强大的有效性,但是将这些方法直接扩展到点云视频上仍存在诸多挑战。
视频自监督学习 (Video Self-supervised Learning) :不利用标签信息,通过设计自监督的代理任务,从视频数据中学习时空表征信息。现有的视频自监督预训练算法主要分为两大类: (1) 基于对比学习的自监督方法,如 CoCLR,CVRL等。(2 )基于时序相关代理任务的自监督方法,如 DPC,SpeedNet,Pace 等。
一、自监督学习方法的概述 自监督学习是一种利用数据自身进行训练的学习方法，其中数据本身包含了隐式的标签或任务。在视频理解中，自监督学习可以通过设计合适的任务来利用视频中的丰富信息进行学习。例如，可以利用视频的时序性质，设计预测下一帧、重建当前帧或者预测视频的运动等任务。通过这些任务的训练，模型可以学习...
自监督学习是一种无需人工标注数据的学习方式，它通过利用数据本身的内在信息进行学习，从而实现对数据的理解和分析。在视频领域，自监督学习方法可以利用视频序列中的时空信息，自动生成标签或者利用视频中的自然属性进行学习，无需手动标注大量的视频数据。1.2自监督学习方法的原理 自监督学习方法的原理是通过设计合适的...
我们提出了一个自监督的方法,可以完全从多视角记录的未标记视频中学习表征和机器人行为,并研究改如何在两个机器人模仿设置中使用这种表征:模仿人类视频的目标交互行为和人类姿势。模仿人的行为需要一个视角不变的表征,用来捕捉末端执行者(手或机器人机械爪)与环境、目标属性和身体姿态之间的关系。我们使用triplet loss...
自监督学习是一种无监督学习方法，可以利用视频数据的自身信息进行特征学习和动作分类。在视频行为识别中，自监督学习可以应用于以下几个方面：时空信息编码：自监督学习可以通过预测视频序列中的时空关系来学习特征表示。例如，可以通过预测视频序列中的下一帧图像或下一个时间步的特征，来学习时空信息的编码。这样可以...
为验证VideoMAE在视频自监督预训练中的有效性，我们对比了两种基于ViT的训练策略：(1) 常规的有监督训练；(2) 采用对比学习方法（如MoCo v3）进行自监督预训练。图5展示了实验结果，显然，VideoMAE在性能上显著超越了这两种方法。这证明了掩蔽与重建的自监督范式为ViT提供了高效的预训练途径。值得注意的是，随着...