Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised learning of video representations from a child's perspective

論文の概要: Self-supervised learning of video representations from a child's perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00300v2
Date: Thu, 25 Jul 2024 14:48:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 19:36:52.803453
Title: Self-supervised learning of video representations from a child's perspective
Title（参考訳）: 子どもの視点から見た映像表現の自己指導型学習
Authors: A. Emin Orhan, Wentao Wang, Alex N. Wang, Mengye Ren, Brenden M. Lake,
Abstract要約: 子どもたちは、エゴセントリックな視覚経験から、周囲の強力な内部モデルを学びます。そのような内部モデルは、高度に汎用的な学習アルゴリズムで子どもの視覚経験から学べるか、あるいは強い帰納的バイアスを必要とするのか?
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.439294457852423
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Children learn powerful internal models of the world around them from a few years of egocentric visual experience. Can such internal models be learned from a child's visual experience with highly generic learning algorithms or do they require strong inductive biases? Recent advances in collecting large-scale, longitudinal, developmentally realistic video datasets and generic self-supervised learning (SSL) algorithms are allowing us to begin to tackle this nature vs. nurture question. However, existing work typically focuses on image-based SSL algorithms and visual capabilities that can be learned from static images (e.g. object recognition), thus ignoring temporal aspects of the world. To close this gap, here we train self-supervised video models on longitudinal, egocentric headcam recordings collected from a child over a two year period in their early development (6-31 months). The resulting models are highly effective at facilitating the learning of action concepts from a small number of labeled examples; they have favorable data size scaling properties; and they display emergent video interpolation capabilities. Video models also learn more robust object representations than image-based models trained with the exact same data. These results suggest that important temporal aspects of a child's internal model of the world may be learnable from their visual experience using highly generic learning algorithms and without strong inductive biases.
Abstract（参考訳）: 子どもたちは、エゴセントリックな視覚経験から、周囲の強力な内部モデルを学びます。そのような内部モデルは、高度に汎用的な学習アルゴリズムで子どもの視覚経験から学べるか、あるいは強い帰納的バイアスを必要とするのか? 近年,大規模で縦断的,発展的なビデオデータセットの収集や,汎用的な自己教師付き学習(SSL)アルゴリズムの進歩により,この問題に対処し始めることができるようになっている。しかし、既存の研究は通常、静的画像(例えばオブジェクト認識)から学習できる画像ベースのSSLアルゴリズムと視覚能力に焦点を当てており、世界の時間的側面を無視している。このギャップを埋めるために、私たちは、幼児の初期(6～31ヶ月)の2年間に収集した縦型、自家中心型ヘッドカム記録に基づいて、自己監督型ビデオモデルを訓練する。得られたモデルは、少数のラベル付き例からアクション概念の学習を容易にするのに非常に効果的である。ビデオモデルは、全く同じデータで訓練された画像ベースモデルよりも、より堅牢なオブジェクト表現も学習する。これらの結果は、子どもの内部モデルにおける重要な時間的側面が、高度に汎用的な学習アルゴリズムを用いて視覚経験から学習可能であり、強い帰納的バイアスがないことを示唆している。

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