Abstrakt. I detta dokument presenterar vi en metod för att lära sig en visuell representation från de råa spatiotemporala signalerna i videor. Vår representation är inlärd utan tillsyn från semantiska etiketter. Vi formulerar vår metod som en oövervakad sekventiell verifieringsuppgift, dvs. vi avgör om en sekvens av ramar från en video är i rätt temporal ordning. Med denna enkla uppgift och inga semantiska etiketter lär vi oss en kraftfull visuell representation med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Representationen innehåller kompletterande information till den som lärts från övervakade bilddataset som ImageNet. Kvalitativa resultat visar att vår metod fångar information som är tidsmässigt varierande, såsom mänsklig pose. När den används som förutbildning för handlingsigenkänning ger vår metod betydande vinster jämfört med lärande utan externa data på referensdatauppsättningar som UCF101 och HMDB51. För att visa sin känslighet för mänsklig pose visar vi resultat för pose estimering på FLIC- och MPII-datauppsättningar som är konkurrenskraftiga, eller bättre än tillvägagångssätt med betydligt mer övervakning. Vår metod kan kombineras med övervakade representationer för att ge en ytterligare ökning av noggrannheten.
Misra m.fl. anta en 2DCNN för att kontrollera om en sekvens av ramar är i korrekt temporal ordning REF.
Shuffle and Learn: Unsupervised Learning Using Temporal Order Verification
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}