Vi presenterar ett oövervakat sätt att lära sig representation med hjälp av videor utan semantiska etiketter. Vi utnyttjar tidssammanhållningen som en övervakande signal genom att formulera representationsinlärning som en sekvenssortering uppgift. Vi tar tidsblandade ramar (dvs. i icke-kronologisk ordning) som ingångar och tränar ett konvolutionellt neuralt nätverk för att sortera de blandade sekvenserna. Liknar jämförelsebaserade sorteringsalgoritmer, föreslår vi att extrahera funktioner från alla rampar och aggregera dem för att förutsäga rätt ordning. Som sortering blandas bildsekvens kräver en förståelse av den statistiska temporal struktur av bilder, utbildning med en sådan proxy uppgift gör att vi kan lära sig rik och generalizable visuell representation. Vi bekräftar effektiviteten i den inlärda representationen genom att använda vår metod som förutbildning om problem med erkännande på hög nivå. De experimentella resultaten visar att vår metod på ett gynnsamt sätt jämför med toppmoderna metoder för åtgärdsigenkänning, bildklassificering och objektdetekteringsuppgifter.
REF anta inlärningsuppgiften genom att verifiera rätt ordning på de blandade sekvenser från kontinuerliga videoklipp.
Unsupervised Representation Learning by Sorting Sequences
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}