自监督图像限制学习

1/1自监督图像限制学习第一部分自监督图像约束学习概述 2第二部分自监督图像约束方法分类 5第三部分图像表征学习下的自监督约束 8第四部分语义分割下的自监督约束 11第五部分物体检测下的自监督约束 15第六部分实例分割下的自监督约束 18第七部分视频理解下的自监督约束 20第八部分自监督图像约束学习未来趋势 25

第一部分自监督图像约束学习概述关键词关键要点【自监督图像约束学习概述】

主题名称：图像预训练

1.无监督表示学习：利用大量未标记图像，利用图像固有的结构和模式来学习图像表示。

2.特征提取：预训练模型学习提取图像中重要的特征，如物体、纹理和形状。

3.改进下游任务：迁移学习技术可将预训练模型应用于下游计算机视觉任务，如目标检测和图像分类，从而提高性能。

主题名称：图像变换约束

自监督图像约束学习概述

简介

自监督图像约束学习是一种机器学习技术，它利用图像固有的结构和约束，在没有明确标签的情况下训练深度神经网络。与监督学习不同，监督学习需要大量的带标签数据，自监督学习利用未标记的数据来学习图像表示，这些表示可以通过各种下游任务进行迁移。

原理

自监督图像约束学习的基本原理是利用图像中存在的各种约束来指导神经网络的训练。这些约束可以包括：

*空间一致性：图像中相邻像素之间的强相关性。

*局部结构：图像中对象和纹理的局部模式。

*语义关联：图像中不同对象之间的语义关系。

*几何变换：图像在旋转、平移和缩放等几何变换下的不变性。

通过将这些约束编码为监督信号，神经网络可以学习到图像固有的表示，即使没有显式的语义标签。

方法

自监督图像约束学习有很多不同的方法，最常见的方法包括：

*对比学习：通过将增强后的图像对作为正样本，将不同的图像对作为负样本，训练神经网络将正样本拉近，将负样本推远。

*预测掩码：通过训练神经网络预测随机掩码的像素，迫使它学习图像的局部结构。

*颜色抖动：通过随机改变图像的颜色值，训练神经网络对颜色扰动保持鲁棒性。

*旋转预测：通过训练神经网络预测图像的旋转角度，迫使它学习图像的几何不变性。

应用

自监督图像约束学习有着广泛的应用，包括：

*图像分类：通过迁移在未标记数据集上学习到的表示来提高图像分类模型的性能。

*目标检测：使用自监督学习初始化目标检测模型，以提高其准确性和鲁棒性。

*图像分割：利用自监督学习特征来细化图像分割结果，提高其准确性和边缘定位。

*医学图像分析：将自监督学习技术应用于医学图像，用于疾病检测、诊断和分割。

*遥感图像处理：使用自监督学习从遥感图像中提取有意义的特征，用于土地覆盖分类、变化检测和目标识别。

优势

自监督图像约束学习与监督学习相比具有以下优势：

*数据效率：利用未标记数据，可以显着减少对带标签数据的需求。

*泛化性能：通过学习图像固有的约束，模型可以在各种下游任务上泛化得更好。

*鲁棒性：自监督学习模型对图像噪声和失真具有鲁棒性，使其在真实世界应用中更加实用。

*可解释性：自监督学习通过强制神经网络学习图像的约束，可以提供对模型决策过程的洞察。

局限性

自监督图像约束学习也存在一些局限性：

*任务偏差：自监督学习模型的性能可能取决于用于训练的约束类型。

*计算成本：训练自监督图像约束学习模型可能计算密集，特别是在使用大型数据集时。

*过度拟合风险：如果约束过于严格，模型可能过度拟合训练数据，在未标记的图像上泛化性能较差。

结论

自监督图像约束学习是一种强大的机器学习技术，它利用图像固有的结构和约束来训练神经网络。它具有数据效率高、泛化性能好、鲁棒性强和可解释性强的优势。然而，它也存在任务偏差、计算成本和过度拟合风险等局限性。随着计算机视觉领域的持续发展，自监督图像约束学习有望在各种应用中发挥越来越重要的作用。第二部分自监督图像约束方法分类关键词关键要点主题名称：特征表示学习

1.利用图像中局部或全局特征之间的相似性或互补性，学习图像的潜在表示。

2.通过正则化手段，如对比损失或距离度量，约束特征映射保持局部一致性或全局结构信息。

3.产生的特征表示具有较强的泛化能力，可用于各种下游任务，如分类、检测和分割。

主题名称：几何约束

自监督图像约束方法分类

自监督图像约束方法利用未标记或弱标记图像来学习图像表征，分为以下几类：

1.contrastive学习

利用图像对进行对比学习，通过正样本相似度最大化和负样本相似度最小化来学习表征。代表方法包括：

*SimCLR：利用大规模图像数据集学习图像对比表征。

*MoCo：使用动量对比来稳定训练过程。

*BYOL：引入预测头，利用图像旋转后的表征进行对比学习。

2.聚类学习

将图像聚类为语义相似的组，学习出区分不同类别的表征。代表方法包括：

*DeepCluster：利用图像特征的余弦相似性进行谱聚类。

*PIC：引入伪标签，通过预测图像类别进行聚类。

*ACL：利用注意力机制辅助聚类过程。

3.旋转预测

预测图像的旋转角度，学习出图像旋转不变得表征。代表方法包括：

*RotNet：直接预测图像旋转角度。

*RotoNet：利用Transformer预测图像旋转表示。

*SPIN：使用自监督旋转增强训练图像表征。

4.颜色化

将灰度图像颜色化，学习出图像颜色的表征。代表方法包括：

*Colorization：利用生成对抗网络(GAN)将灰度图像颜色化。

*ColorfulImageColorization：使用卷积神经网络(CNN)进行颜色化。

*Color-ConsistentImageColorization：通过最小化颜色失真来颜色化图像。

5.图像拼接

将图像分块并重新排列，学习出图像块之间的关系表征。代表方法包括：

*Patchify：将图像分块并进行随机排列。

*JigsawPuzzle：将图像分割成不规则块并重新排列。

*MaskPuzzle：使用随机遮罩将图像块遮挡并重新排列。

6.景深估计

估计图像中不同对象之间的景深，学习出图像中不同深度区域的表征。代表方法包括：

*SfMLearner：利用光流估计图像深度。

*DORN：使用双目立体视觉估计深度。

*Monodepth2：利用单目图像估计深度。

7.运动估计

估计图像中物体的运动，学习出图像中运动模式的表征。代表方法包括：

*FlowNet2：直接预测光流。

*PWC-Net：利用CNN预测金字塔光流。

*DeepGlobe：使用深度学习模型预测全球运动。

8.分割掩码生成

生成图像的分割掩码，学习出图像中不同对象的语义表征。代表方法包括：

*MaskR-CNN：使用区域建议网络(RPN)生成分割掩码。

*U-Net：使用encoder-decoder架构生成分割掩码。

*DeepLabv3：使用空洞卷积生成分割掩码。

9.超分

提高图像分辨率，学习出图像高频信息的表征。代表方法包括：

*SRGAN：使用GAN生成超分辨率图像。

*EDSR：使用深度残差网络生成超分辨率图像。

*ESRGAN：结合GAN和残差网络生成超分辨率图像。

10.其他方法

除了上述方法外，还有其他自监督图像约束方法，例如：

*上下文预测：预测图像中缺失的像素或区域。

*相邻帧预测：预测视频序列中相邻帧。

*物体检测：在图像中检测物体，学习出物体表征。

*人脸识别：识别图像中的人脸，学习出人脸表征。第三部分图像表征学习下的自监督约束关键词关键要点表征学习

1.旨在从图像数据中学习抽象表征，这些表征能够捕捉图像中的重要模式和特征。

2.是计算机视觉中的一项基本任务，为各种下游任务（如图像分类、目标检测、语义分割）奠定基础。

自监督学习

1.利用未标记的数据来训练模型，通过构造自监督损失函数来模拟监督学习任务。

2.在图像表征学习中极具潜力，因为它可以充分利用海量的未标记图像数据。

对比学习

1.一种自监督学习方法，通过对比相似和不相似的图像样本的表征来训练模型。

2.已成为图像表征学习中的一种流行方法，因为它能够捕捉图像之间的细微差异和相似性。

掩码预测

1.一种自监督学习方法，通过预测图像中随机遮挡区域的像素值来训练模型。

2.能够增强模型对局部上下文信息的理解，有利于图像表征的学习。

旋转预测

1.一种自监督学习方法，通过预测旋转图像的角度或方向来训练模型。

2.能够增强模型对图像几何变换的鲁棒性，有利于图像表征的泛化。

动力学对比

1.一种自监督学习方法，通过比较图像表征在时间维度上的变化来训练模型。

2.能够捕捉图像中的动态信息，有利于视频表征的学习。图像表征学习下的自监督约束

自监督学习是一种机器学习范式，它无需人工监督即可从未标记的数据中学习有用的表示。在图像表征学习中，自监督约束发挥着至关重要的作用，它指导模型捕获图像的内在结构和语义信息。

1.对比学习

对比学习通过将正样本（相似图像）与负样本（不相似的图像）进行对比，来学习图像表征。正样本通常是一对图像变形或变换版本，而负样本则是从不同的图像类别或背景中抽取的。

*InfoNCE损失：一种对比学习损失函数，它计算正样本对之间归一化点积的期望对数，并与负样本对之间的归一化点积相减。

*SimCLR损失：一种基于对比学习的算法，它使用图像变换（如裁剪、翻转和颜色失真）来生成正样本和负样本。

2.遮挡预测

遮挡预测约束要求模型预测从图像中移除部分区域后的内容。这迫使模型学习图像的全局语义信息，并推断被遮挡部分的外观。

*JPEG压缩：使用JPEG压缩将图像的一部分遮挡，并训练模型来预测被遮挡区域。

*背景填充：从图像中随机移除一个区域，并训练模型来填充被移除区域，匹配图像的背景。

3.颜色化

颜色化约束涉及将灰度图像转换为彩色图像。这需要模型学习图像的颜色分配模式，以及对象和场景之间的颜色关系。

*ImageNetColorization：使用ImageNet数据集中的灰度图像，训练模型来预测其对应的彩色图像。

*Places2Colorization：使用Places2数据集中的灰度街景图像，训练模型来预测其对应的彩色图像。

4.运动预测

运动预测约束涉及预测视频序列中运动物体的轨迹。这迫使模型学习图像帧之间的时空相关性，并预测运动的动态。

*SlowFast：一种使用3D卷积神经网络预测视频中物体动作的算法。

*MotionGAN：一种基于对抗生成网络的算法，它生成逼真的视频帧，同时保持运动轨迹的一致性。

5.生成式模型

生成式模型，如变分自编码器（VAE）和生成式对抗网络（GAN），可以作为自监督约束。这些模型通过重建输入图像或生成新的图像来学习图像表征。

*VAE：一种概率生成模型，它通过编码图像并从分布中采样重构图像来学习其潜在表征。

*GAN：一种生成式对抗网络，它由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗性的训练来生成逼真的图像。

6.特征预测

特征预测约束涉及预测输入图像的特定特征，例如深度、法线或语义分割。这迫使模型学习图像的几何和语义结构。

*深度估计：训练模型来预测输入图像中每个像素的深度。

*法线估计：训练模型来预测输入图像中每个像素的法线向量。

*语义分割：训练模型来预测输入图像中每个像素的语义类别。

7.一致性正则化

一致性正则化约束要求在对图像施加变换后，模型预测保持一致。这迫使模型学习图像的内在结构，并抑制对输入变换的过度拟合。

*Dropout正则化：在训练过程中随机删除神经网络层中的神经元。

*数据增强：使用图像变换（如裁剪、翻转和旋转）来增强训练数据。

8.循环一致性

循环一致性约束涉及将输入图像转换为另一个域，然后再将其转换回原始域。这确保了转换在两个域之间保持一致，迫使模型学习图像的跨域表示。

*CycleGAN：一种基于循环一致性约束的算法，它可以将图像从一个域转换为另一个域，同时保持其语义结构。

*StarGAN：一种基于循环一致性约束的算法，它可以将图像从多个域转换为任何其他域。第四部分语义分割下的自监督约束关键词关键要点【语义分割下自监督约束】

主题名称：位置特征监督

1.通过图像位置信息构建辅助监督任务，迫使模型学习空间不变特征。

2.常见的位置监督方法包括：相对位置编码、绝对位置嵌入、空间变换器。

3.位置特征监督增强了模型提取图像中对象位置和关系的能力，提升语义分割精度。

主题名称：转换一致性监督

语义分割下的自监督约束

语义分割要求模型预测图像中每个像素的类别标签。为了构建用于语义分割的自监督学习方法，需要设计约束条件，以利用图像无标签数据中的固有结构。

像素对比

像素对比通过比较图像中像素之间的相似性和差异，促使模型学习表示图像内容的特征。对于图像对(x,x')，像素对比约束定义为：

```

L_PC=-logP(x_i,x'_j)/[P(x_i,x'_j)+P(x_i,x'_k)]

```

其中，x_i和x'_j表示图像对中的一对匹配像素，x'_k表示图像x'中与x_i相似但不是匹配像素的像素。

基于聚类的对比

基于聚类的对比通过将图像划分为语义一致区域，利用图像中的空间关系。该约束促使模型学习区分属于不同语义区域的像素。对于图像x，基于聚类的对比约束定义为：

```

L_CBC=-logP(x_i,x_j)/[P(x_i,x_j)+P(x_i,x_k)]

```

其中，x_i和x_j表示属于同一语义区域的像素，x_k表示属于不同语义区域的像素。

像素关联

像素关联约束通过连接相邻像素，利用图像中的局部结构。该约束促使模型学习表示像素之间空间关系的特征。对于图像x，像素关联约束定义为：

```

L_PA=-logP(y_i=1)

```

其中，y_i是一个指示变量，表示像素i与其相邻像素之间的关联性。

全局对比

全局对比约束将图像作为整体进行比较，促使模型学习表示图像全局语义的特征。对于图像对(x,x')，全局对比约束定义为：

```

L_GC=-logP(f(x),f(x'))/[P(f(x),f(x'))+P(f(x),f(y))]

```

其中，f是一个编码器，将图像映射到特征向量。

图像补全

图像补全约束通过掩盖图像中的部分区域，要求模型预测被掩盖区域的像素值。该约束促使模型学习表示图像局部和全局内容的特征。对于图像x，图像补全约束定义为：

```

L_IC=-logP(x_u|x_m)

```

其中，x_u表示被掩盖区域的像素值，x_m表示未被掩盖区域的像素值。

Mask蒸馏

Mask蒸馏约束通过将教师模型预测的分割掩码作为目标，训练学生模型预测分割掩码。该约束利用教师模型的知识，引导学生模型学习语义分割任务。对于图像x，Mask蒸馏约束定义为：

```

L_MD=L_CE(p_s(x),p_t(x))

```

其中，p_s和p_t分别表示学生模型和教师模型预测的分割掩码，L_CE是交叉熵损失函数。

实例对比

实例对比约束利用图像中实例级别的语义信息，促使模型学习区分属于不同实例的像素。对于图像对(x,x')，包含k个实例，实例对比约束定义为：

```

L_IC=-logP(x_i,x'_j,i=j)/[P(x_i,x'_j,i=j)+P(x_i,x'_k,i!=k)]

```

其中，x_i和x'_j表示属于同一实例的像素，x'_k表示属于不同实例的像素。

亮点

*自监督约束利用无标签图像数据中的固有结构，无需人工标注。

*这些约束促使模型学习各种特征，包括图像内容、空间关系、语义信息和局部和全局表示。

*自监督学习方法在语义分割任务上取得了可观的性能，与监督学习方法相当。第五部分物体检测下的自监督约束关键词关键要点物体检测的自监督约束

1.特征融合约束：利用图像中不同区域的特征进行融合，学习到具有判别力的特征表示。

2.边界框预测约束：利用边界框预测器，将图像特征映射到目标边界框，提升模型对目标位置和尺寸的预测能力。

3.目标掩码生成约束：利用图像掩码生成器，生成目标区域的掩码，加强模型对目标形状和纹理的理解。

自监督约束的优势

1.数据需求量少：自监督约束不需要大量标注数据，利用图像本身固有的监督信息，可以有效缓解数据标注成本。

2.泛化能力强：自监督约束学习到的特征表示具有更强的泛化能力，可以适用于各种目标检测任务和数据集。

3.提升鲁棒性：自监督约束有助于模型应对噪声、遮挡和形变等挑战，提高物体检测的鲁棒性。自监督图像表示学习：物体检测下的自监督约束

引言

自监督学习是一种无需人工标注数据即可训练神经网络的技术。在图像表示学习领域，自监督方法已取得显著进展，产生无与伦比的图像分类性能。然而，在物体检测任务中，自监督约束的探索还相对较少，阻碍了自监督表示在该领域的广泛应用。

物体检测的自监督约束

物体检测涉及识别图像中的物体并预测其边界框。常用的监督方法需要大量带注释的数据，这通常既昂贵又耗时。自监督约束提供了一种无需人工标注即可训练检测器的途径。

1.掩码预测

掩码预测涉及对图像中每个像素是否属于目标对象的二进制预测。通过最小化预测掩码与真实掩码之间的交叉熵损失，可以学习表示图像中对象形状和外观的特性。

2.对象分割

对象分割是将图像分割成各个对象的任务。通过将预测分割与真实分割进行比较，可以训练网络专注于区分不同对象，并学习表示其空间关系的特性。

3.边界框回归

边界框回归涉及预测对象边界框的坐标。通过最小化预测框与真实框之间的回归损失，可以学习捕捉对象位置和形状的表示。

4.对象跟踪

对象跟踪涉及随着时间的推移检测单个对象。通过训练网络预测后续帧中对象的运动和变形，可以学习表示对象运动和外观的时间一致性。

5.图像合成

图像合成涉及生成与输入图像相似的图像。通过强制网络生成具有逼真对象和场景的合成，可以学习表示图像中对象和背景之间的关系。

约束的组合

不同的自监督约束提供互补的信息。通过组合多个约束，可以训练出更全面、更鲁棒的表示。例如，掩码预测提供对象形状信息，而对象分割提供空间关系信息，边界框回归提供位置信息。

性能评估

评估物体检测的自监督约束的性能是一个挑战性的任务，因为没有明确的指标来衡量表示的质量。常用的指标包括：

*mAP：平均精度，衡量检测器定位和分类对象的能力。

*AR：平均召回率，衡量检测器检测所有对象的能力。

*FPPI：每图像误报数，衡量检测器产生错误检测的能力。

应用

自监督物体检测表示在广泛的应用中具有潜力，包括：

*自动驾驶：检测道路上的行人和车辆。

*医疗成像：检测医疗图像中的病变。

*视频监控：检测可疑活动和入侵。

结论

自监督约束为物体检测任务中的图像表示学习提供了强大的工具。通过结合多个约束，可以训练出全面且鲁棒的表示，从而提高检测器的性能。未来研究应探索新的约束、评估方法和对实际应用的集成。第六部分实例分割下的自监督约束关键词关键要点实例分割下的自监督约束

1.实例分割掩码预测：自监督学习使用掩码来提供像素级监督，这与全监督实例分割任务中使用的掩码类似。这种监督引导模型学习潜在对象的形状和纹理，增强了其分割能力。

2.像素空间损失：通过计算预测掩码和真实掩码之间的像素空间损失，自监督学习提供了直接的分割监督。这种损失迫使模型精细地对齐预测掩码，提高了分割精度。

3.转换不变性约束：自监督学习施加了转换不变性约束，例如旋转、缩放或翻转。这些约束促使模型学习对象的内在特征，使其对图像变换更加鲁棒。

利用生成模型进行自监督图像限制学习

1.对抗性训练：生成对抗网络（GAN）可用于创建对抗性示例，这些示例旨在欺骗分割模型。通过对抗性训练，模型可以学习区分真实图像和生成图像，从而增强其分割能力。

2.重建损失：自监督学习使用重建损失来恢复最初输入图像。这种损失迫使模型学习图像的潜在表示，同时保留其分割信息。重建损失促进了分割和表示学习之间的协同作用。

3.图注意力网络（GAT）：GAT用于对生成图像进行自注意力，允许模型专注于与分割任务相关的特征。通过突出像素之间的关系，GAT可以提高分割精度并捕获对象形状的细微差别。实例分割下的自监督约束

实例分割是一种计算机视觉任务，旨在将图像中的每个像素分配给图像中单个对象的语义类和实例ID。与传统分割不同，实例分割侧重于识别和分离图像中不同物体的实例。

在实例分割中，自监督约束发挥着至关重要的作用，它允许模型在没有显式监督的情况下学习有意义的表示。这些约束利用图像本身的固有结构，例如空间信息、纹理信息和语义关联，来指导模型的训练。

1.像素对比约束

像素对比约束是最常用的自监督约束之一。它通过对比正样本（来自同一实例的像素）和负样本（来自不同实例的像素）之间的特征相似性来训练模型。

具体而言，给定一个像素，模型提取其特征并与所有其他像素的特征进行对比。如果两个像素属于同一实例，则其特征相似性较高；否则，相似性较低。模型通过最大化正样本相似性和最小化负样本相似性来学习区分不同实例。

2.掩码重构约束

掩码重构约束通过重建图像的实例分割掩码来训练模型。首先，模型预测图像的分割掩码。然后，使用分割掩码通过生成特定于实例的图像来重建原始图像。

模型学习最小化重建图像和原始图像之间的差异。这迫使模型关注图像中的实例边界，并学习区分不同实例的特征。

3.点云监督约束

点云监督约束利用图像中的几何信息来训练模型。它通过将图像投影到3D点云中来获取点云表示。然后，模型使用点云表示重建原始图像。

重建过程迫使模型学习图像中对象的形状和空间关系。这有助于模型区分重叠或相邻的实例，并提高分割准确性。

4.语义约束

语义约束将图像语义信息与实例分割相结合。它使用图像的语义分割掩码，其中每个像素被分配到预定的语义类（例如“人”、“车”）。

模型使用语义分割掩码指导实例分割过程。它学习将同一语义类的像素分组到同一实例中，并区分来自不同语义类的像素。

5.时序约束

时序约束利用视频序列中的时间信息来训练模型。它通过跟踪视频帧中的对象实例在时间上的运动和变形来获取时序信息。

模型学习预测对象实例在相邻帧中的位置和形状。这有助于模型应对遮挡、运动模糊和其他挑战性场景，从而提高分割的鲁棒性。

总结

自监督约束在实例分割中至关重要，它利用图像的固有结构来训练模型学习有意义的表示。这些约束包括像素对比、掩码重构、点云监督、语义和时序约束。通过这些约束，模型能够区分不同实例的特征，重建实例掩码，学习对象的形状和运动，并结合语义信息，从而提高实例分割的准确性和鲁棒性。第七部分视频理解下的自监督约束关键词关键要点【视频片段动作建模】：

1.利用自监督学习技术从视频片段中学习动作表示，这些表示捕获了动作的时空动态。

2.采用动作识别、视频分类和视频检索等任务进行评估，展现出强大的动作理解能力。

3.模型可应用于实际应用中，例如手势识别、运动分析和行为识别。

【多模态视频分析】：

视频理解下的自监督约束

自监督学习（SSL）已成为视频理解任务中一种强大的范式，它能够从未标记的数据中学习有意义的表示。在视频理解中，SSL约束已被广泛应用于各个方面，包括动作识别、视频分类、目标检测和视频生成。

时间一致性

时间一致性约束利用视频帧之间的时序关系。通过鼓励相邻帧的表示相似，这些约束可以捕获视频中的运动信息。常见的时间一致性约束包括：

*光流损失：通过最小化相邻帧光流场的差异来鼓励帧间一致性。

*运动补偿损失：通过预测一帧相对于相邻帧的运动矢量来鼓励运动一致性。

*帧插值损失：通过从相邻帧预测缺失帧来鼓励时间连贯性。

空间一致性

空间一致性约束を利用して動画フレーム内の空间的な关系をCapturする。同種のобъектыが異なるフレーム間で類似して表現されることを奨励することで、動画内のオブジェクトを検出したり、追跡したりできます。空間一致性约束には次のようなものがあります。

*contrastiveloss：フレーム内の正のペア（同じオブジェクト）と負のペア（異なるオブジェクト）の間の距離を最大化します。

*tripletloss：アンカー、陽性、および負のイメージのトリプレットを使用し、アンカーと陽性間の距離を負との距離よりも小さくするようにネットワークをトレーニングします。

*jigsawpuzzleloss：フレームをパズルピースに分割し、それらをシャッフルして、ネットワークにシャッフルされたピースから元のフレームを再構築させます。

语义一致性

语义一致性约束利用视频中对象和事件之间的语义关系。これらの约束は、動画の分類、オブジェクトの検出、イベントの認識などの高レベルのタスクを実行するために役立ちます。語義一致性制約には次のようなものがあります。

*pretexttaskclassification：動画から抽出されたクエリ画像を使用して、物体、アクション、シーンなどの分類タスクを実行します。

*objectoractionlocalization：動画内のオブジェクトまたはアクションの境界ボックスを予測します。

*videocaptioning：動画の説明文を生成します。

多模态约束

多模态约束は、動画の異なるモダリティ間の関係を利用します。たとえば、视频と音声の組み合わせなどです。これらの制約により、モダリティを相互に補完し、認識性能を向上させることができます。多模态制約には次のようなものがあります。

*video-audiosynchronyloss：動画と音声の特徴マップ間の同期待合を最小化します。

*cross-modalretrieval：動画内のクエリから関連する音声クリップを検索します。

*video-languagealignment：動画の説明文と動画の特徴表現の間の一致を最大化します。

応用

SSL制約は、動画理解のさまざまなタスクに適用されてきました。これらには以下が含まれます。

*動画分類：動画全体を分類します。

*アクション認識：動画内で実行されるアクションを認識します。

*オブジェクト検出：動画内のオブジェクトを検出します。

*動画セグメンテーション：動画をセマンティックに意味のあるセグメントに分割します。

*動画生成：動画を生成または操作します。

利点

SSL制約を活用することで、動画理解のタスクで多くの利点をもたらします。その利点には次のようなものがあります。

*データアノテーションの必要性の削減：SSLは未ラベルのデータで学習できるため、大規模なデータセットのアノテーションの必要性を削減できます。

*汎化能力の向上：SSLで学習された表現は、ラベル付きデータのドメインに限定されず、より汎用的なものとなります。

*計算効率：SSLは、教師付き学習と比較して、ラベル付けされたデータを必要とせず、計算効率が高くなります。

*ファインチューニングの容易性：SSLで事前トレーニングされたモデルは、特定のタスクにファインチューニングするのが容易です。

課題

SSL制約を利用することには、いくつかの課題もあります。その課題には次のようなものがあります。

*負のサンプルの選択：SSLでは、多くの場合、負のサンプルを選択する必要がありますが、これは難しい場合もあります。

*ハイパーパラメータのチューニング：SSL制約には、適切に機能するために注意深くチューニングする必要がある多くのハイパーパラメータがあります。

*アノテーションの偏り：SSLは未ラベルのデータで学習しますが、このデータにはアノテーションの偏りが含まれていることがあり、その偏りがモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

*解釈可能性の低さ：SSLで学習された表現は、教師付き学習と比較して解釈が難しい場合があります。

結論

SSL制約は、動画理解のタスクに革命をもたらしてきました。ラベル付けされていないデータを利用して、データアノテーションの必要性を減らし、汎化能力