- Vad är det med dig? I detta dokument presenterar vi en enkel men förvånansvärt kraftfull strategi för oövervakad inlärning av CNN. Speciellt använder vi hundratusentals omärkta videor från webben för att lära oss visuella representationer. Vår nyckelidé är att visuell spårning ger övervakning. Det vill säga, två patchar anslutna av ett spår bör ha liknande visuell representation i djup funktionsutrymme eftersom de förmodligen tillhör samma objekt eller objektdel. Vi designar ett Siamese-triplet-nätverk med en rankningsförlustfunktion för att träna denna CNN-representation. Utan att använda en enda bild från ImageNet, bara med hjälp av 100K omärkta videor och VOC 2012 dataset, tränar vi en ensemble av oövervakade nätverk som uppnår 52% mAP (ingen begränsande låda regression). Denna prestanda kommer lockande nära sin ImageNet-övervakade motsvarighet, en ensemble som uppnår en mAP på 54,4%. Vi visar också att vårt oövervakade nätverk kan prestera konkurrenskraftigt i andra uppgifter såsom ytnormal uppskattning.
I REF, baserat på ordinal övervakning som tillhandahålls av visuell spårning, Wang och Gupta utformade ett Siamese-triplet nätverk med en ranking förlust funktion för att lära sig de visuella representationer.
Unsupervised Learning of Visual Representations Using Videos
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}