論文の概要: Self-supervised video pretraining yields human-aligned visual representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06433v2
• Date: Tue, 25 Jul 2023 16:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 21:29:46.306006
• Title: Self-supervised video pretraining yields human-aligned visual representations
• Title（参考訳）: 自己教師付き映像事前学習による視覚表現
• Authors: Nikhil Parthasarathy, S. M. Ali Eslami, Jo\~ao Carreira, Olivier J. H\'enaff
• Abstract要約: 一般的な表現は、画像理解タスクにおける事前ビデオ事前学習法よりもはるかに優れている。 VITO表現は、画像、ビデオ、および逆向きに訓練されたものよりも、自然および合成的な変形に対して著しく堅牢である。 これらの結果は、ビデオ事前学習は、視覚世界の統一的、堅牢で、人間と協調した表現を学習する簡単な方法になり得ることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.406358397515838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans learn powerful representations of objects and scenes by observing how they evolve over time. Yet, outside of specific tasks that require explicit temporal understanding, static image pretraining remains the dominant paradigm for learning visual foundation models. We question this mismatch, and ask whether video pretraining can yield visual representations that bear the hallmarks of human perception: generalisation across tasks, robustness to perturbations, and consistency with human judgements. To that end we propose a novel procedure for curating videos, and develop a contrastive framework which learns from the complex transformations therein. This simple paradigm for distilling knowledge from videos, called VITO, yields general representations that far outperform prior video pretraining methods on image understanding tasks, and image pretraining methods on video understanding tasks. Moreover, VITO representations are significantly more robust to natural and synthetic deformations than image-, video-, and adversarially-trained ones. Finally, VITO's predictions are strongly aligned with human judgements, surpassing models that were specifically trained for that purpose. Together, these results suggest that video pretraining could be a simple way of learning unified, robust, and human-aligned representations of the visual world.
• Abstract（参考訳）: 人間は時間とともにどのように進化するかを観察して、オブジェクトやシーンの強力な表現を学ぶ。 しかし、明示的な時間的理解を必要とする特定のタスク以外では、静的画像事前学習は、視覚基礎モデルを学ぶための主要なパラダイムである。 我々はこのミスマッチに疑問を呈し、ビデオ事前学習が人間の知覚の目印となる視覚的表現をもたらすかどうかを問う:タスク間の一般化、摂動に対する堅牢性、人間の判断との整合性。 そこで我々は,ビデオのキュレーションのための新しい手法を提案し,複雑な変換から学習するコントラストフレームワークを開発した。 vitoと呼ばれるビデオから知識を蒸留するこの単純なパラダイムは、画像理解タスクの事前学習方法や、ビデオ理解タスクにおける画像事前学習方法よりもはるかに優れている一般的な表現をもたらす。 さらに,vito表現は,画像,映像,敵対的に訓練された表現よりも自然変形や合成変形に対して有意に頑健である。 最後に、ヴィトーの予測は人間の判断と強く一致し、その目的のために特別に訓練されたモデルを上回る。 これらの結果から,映像事前学習は視覚世界の統一的・強固・人道的表現を学習するための簡便な方法である可能性が示唆された。

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