Vi föreslår en ny självövervakad CNN förträningsteknik baserad på en ny hjälpuppgift som kallas underligt lärande. I denna uppgift uppmanas maskinen att identifiera det orelaterade eller udda elementet från en uppsättning annars relaterade element. Vi tillämpar denna teknik för att självövervakad video representation lärande där vi prov subsekvenser från videor och be nätverket att lära sig att förutsäga udda video subsekvens. Den udda videosekvensen provtas så att den har fel temporal ordning av ramar medan de jämna har rätt temporal ordning. Därför, för att generera en udda en-out fråga ingen manuell annotering krävs. Vår inlärningsmaskin är implementerad som multi-stream convolutional neural network, som är inlärd end-to-end. Med hjälp av udda-en-ut nätverk, lär vi oss temporal representationer för videor som generaliserar till andra relaterade uppgifter såsom åtgärdsigenkänning. När det gäller åtgärdsklassificering får vår metod 60,3% på UCF101 dataset med endast UCF101 data för utbildning som är ungefär 10% bättre än nuvarande state-the-art självövervakade inlärningsmetoder. På samma sätt, på HMDB51 datauppsättning vi överträffar självövervakade toppmoderna metoder med 12,7% om åtgärd klassificering uppgift.
Fernando m.fl. föreslagna Odd-One-One-Out nätverk (O3N) för att identifiera videosekvenser som är ur funktion för självövervakade lärande REF.
Self-Supervised Video Representation Learning with Odd-One-Out Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}