論文の概要: How Incomplete is Contrastive Learning? AnInter-intra Variant Dual Representation Method forSelf-supervised Video Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01194v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 17:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 13:37:09.460106
• Title: How Incomplete is Contrastive Learning? AnInter-intra Variant Dual Representation Method forSelf-supervised Video Recognition
• Title（参考訳）: コントラスト学習はいかに不完全か 自己監督型ビデオ認識のためのイントラ・イントラ・ヴァリアントデュアル表現法
• Authors: Lin Zhang, Qi She, Zhengyang Shen, Changhu Wang
• Abstract要約: そこで本研究では,シャッフルランクのプリテキストタスクによって,各クリップのイントラばらつきを符号化する2つの表現を学習する。 実験結果から,本手法は内部分散と内部分散のバランスにおいて重要な役割を担っていることが明らかとなった。 UCF101 と HMDB51 のテストセットでそれぞれ $textbf82.0%$ と $textbf51.2% のダウンストリーム分類精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.844863353375896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive learning applied to self-supervised representation learning has seen a resurgence in deep models. In this paper, we find that existing contrastive learning based solutions for self-supervised video recognition focus on inter-variance encoding but ignore the intra-variance existing in clips within the same video. We thus propose to learn dual representations for each clip which (\romannumeral 1) encode intra-variance through a shuffle-rank pretext task; (\romannumeral 2) encode inter-variance through a temporal coherent contrastive loss. Experiment results show that our method plays an essential role in balancing inter and intra variances and brings consistent performance gains on multiple backbones and contrastive learning frameworks. Integrated with SimCLR and pretrained on Kinetics-400, our method achieves $\textbf{82.0\%}$ and $\textbf{51.2\%}$ downstream classification accuracy on UCF101 and HMDB51 test sets respectively and $\textbf{46.1\%}$ video retrieval accuracy on UCF101, outperforming both pretext-task based and contrastive learning based counterparts.
• Abstract（参考訳）: 自己指導型表現学習に適用されるコントラスト学習は、深層モデルで復活している。 本稿では,自己教師付きビデオ認識のための既存のコントラスト学習ベースのソリューションが,同一ビデオ内のクリップ内分散を無視しながら,分散符号化に重点を置いていることを見出した。 そこで本研究では,各クリップの2つの表現を学習し,シャッフルランクのプリテキストタスクでイントラ分散を符号化し,時間的コヒーレントなコントラスト損失で相互分散を符号化する手法を提案する。 実験の結果,本手法は相互および内部分散のバランスをとる上で重要な役割を担っており,複数のバックボーンとコントラスト学習フレームワーク上で一貫したパフォーマンス向上をもたらす。 SimCLR と統合して Kinetics-400 で事前訓練を行い,UCF101 と HMDB51 のテストセットの下流分類精度 $\textbf{82.0\%} と $\textbf{51.2\%} と $\textbf{46.1\%} と UCF101 の動画検索精度 $\textbf{46.1\%} をそれぞれ達成した。

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