如何评价何恺明、Ross Girshick组的自监督时空表征学习新作？
要评价这部新作，我们不能仅仅停留在“新”这个层面，而要深入理解它解决了什么问题，采用了什么核心技术，带来了哪些创新点，以及其潜在的深远影响。
一、 问题背景与创新之处：打破时空信息学习的瓶颈
在深度学习视觉领域，监督学习一直是主流。然而，收集大量带有精细时空标注的数据（例如，每一帧的物体位置、运动轨迹等）成本极高，限制了模型在真实世界的广泛应用。尤其是在理解视频中复杂的动态行为、物体交互以及因果关系时，单纯的像素级预测往往力不从心。
何恺明、Ross Girshick 团队新作的出现，直接瞄准了“自监督”这一核心痛点。这意味着模型可以在没有人工标注的情况下，从海量的无标签视频数据中学习到丰富的时空表征。这就像让模型自己观看大量的视频，然后自行理解其中的规律。
这部新作的最核心的创新点在于其对“时空一致性”的深度挖掘。不同于之前一些侧重于帧间预测或者局部运动分析的方法，他们提出的框架似乎能够更全局、更本质地理解视频内容的连贯性和内在逻辑。
具体来说，我认为这部新作可能在以下几个方面取得了突破：
更精细的时空对比学习策略： 传统的对比学习（Contrastive Learning）主要集中在图像的局部或全局特征的相似性与差异性上。在时空领域，这项工作很可能引入了跨帧、跨模态（如果涉及）的时空对比损失。想象一下，模型需要区分“同一物体在不同时间点的相似性”与“不同物体在同一时间点的差异性”，并且要理解“物体的运动轨迹应该在时空中保持一定的连续性”。这种精细的对比设计，能够迫使模型学习到更鲁棒的时空语义信息。
利用“运动”作为一种天然的监督信号： 视频的核心在于“动”。这项工作可能巧妙地利用了视频中固有的运动信息。例如，将一个视频片段打散，然后让模型去预测片段的原始顺序（Temporal Ordering），或者预测某个物体在下一帧应该出现在哪里。这种“预测未来”或“重排过去”的任务，本身就蕴含了丰富的时空动力学知识。
构建更具表征能力的“时空块”或“时空图”： 为了更好地捕捉时空信息，模型可能不再将视频简单地视为一帧帧独立的图像，而是将连续的帧或者其中的特定区域（例如，提取的物体候选框）视为一个“时空块”。更进一步，它可能构建了一个时空图，节点是不同的时空块，边表示它们之间的关系（例如，时间上的连续性、空间上的邻近性、或者物体之间的交互）。在这种图结构上进行自监督学习，能够让模型理解更复杂的时空依赖关系。
对“不变性”和“可变性”的区分： 在视频中，有些特征是相对不变的（例如，物体的类别），而有些是高度可变的（例如，物体的姿态、位置、运动速度）。一个好的时空表征模型应该能够区分并捕捉这两类信息。这项工作可能通过设计不同的代理任务，鼓励模型学习到这些不变性和可变性的关键要素。
二、 技术实现上的考量（推测）
虽然具体技术细节需要深入阅读论文，但根据我对何恺明和Ross Girshick团队过往研究的了解，以及当前自监督学习的趋势，我推测其技术实现可能涉及：
高效的特征提取器： 可能会采用Transformer架构（如ViT或其变种，甚至是专门为视频设计的TimeSformer等）作为基础的特征提取器，以捕捉长距离的依赖关系。
精心设计的“负样本”策略： 在对比学习中，如何选择有效的负样本至关重要。为了学习时空表征，负样本的选取可能需要“时空感知”，例如，错位的帧、不同视频的内容等，以确保模型能够真正区分出时空上的差异。
多尺度的时空信息融合： 视频信息存在多种尺度，从像素级的运动到场景级的整体变化。模型可能通过多尺度的特征融合来捕捉不同层级的时空信息，例如，在编码器中引入不同感受野的卷积或注意力机制。
可解释性与泛化性： 好的自监督模型不仅要性能好，也应该具备一定的可解释性，能够让我们理解模型学到了什么。同时，其学习到的表征应该具备良好的泛化性，能够在下游任务（如动作识别、视频字幕生成、异常检测等）上表现出色。
三、 潜在的深远影响
如果这部新作确实如我推测的那样，在时空表征学习上取得了突破，那么其影响将是革命性的：
推动自监督学习在视频领域的全面发展： 过去，自监督学习在图像领域已经取得了巨大成功，但在视频领域仍有许多挑战。这项工作有望为视频领域的自监督学习树立新的标杆，吸引更多研究者投入其中。
降低视频理解的门槛： 随着模型能够从海量无标签视频中学习到高质量的时空表征，对标注数据的依赖将大大降低。这将极大地加速视频理解技术在工业界的落地应用，例如，在安防监控、自动驾驶、体育分析、医疗影像等领域。
解锁更复杂的视频理解任务： 学习到更鲁棒的时空表征，将为解决更具挑战性的视频理解任务打下坚实基础，例如，长时序行为理解、因果关系推断、物理规律学习、甚至具身智能体在复杂环境中的交互与决策。
为通用人工智能（AGI）贡献基石： 真正理解时空信息是实现通用人工智能的关键一步。视频是人类感知世界最主要的方式之一，能够从视频中学习到丰富的时空知识，将是迈向AGI的重要里程碑。
总结而言， 何恺明、Ross Girshick 团队的这项新作，与其说是“又一篇论文”，不如说是一次“时空自监督学习的范式重塑”。它不仅在技术上有所创新，更在思想层面提供了一种更深入、更普适的时空信息学习框架。它有望释放视频数据的巨大潜力，并引领下一代视频理解技术的发展方向。若能真正落地并得到广泛验证，其在人工智能领域的地位将不可小觑。
网友意见
还能说什么，Facebook厉害。
看来，未来无监督学习和transformer在CV领域还是潜力无穷。
简单看了一下论文，论文的核心是将近期图像中的无监督学习方法应用在视频分类的无监督训练中。这篇论文的实验非常充分，估计也只有大厂才有足够的资源来做这样的大规模实验。
论文中共选取了四种无监督学习方法：MoCo，BYOL，SimCLR，SwAV。其中MoCo和SimCLR是需要负样本的对比学习方法，而BYOL和SwAV是只依赖正样本的无监督学习方法。从另外一个角度看，MoCo和BYOL都采用了momentum encoder，而SimCLR和SwAV并没有。ps：这里的四种方法有2种是Facebook提出的，有两种是Google提出的 。
无论是图像分类还是视频分类，无监督就是要学习到特征不变量。具体到图像上，上述方法其实都是要同一个图像做不同的augmentation来学习到不变的特征。那么对于视频分类来说，除了图像本身的变换外，还增加了时序维度。论文的做法是从同一个视频中sample不同的视频片段clips来做无监督学习（这其实可看成video独有的augmentation），这其实是希望学习到temporally-persistent features。如果只抽取一个clips，那么学习就其实只依赖图像本身的变换，这对于视频分类显然不够。论文实验也证明了：more clips are beneficial。另外一点是在采样时timespan between positives越大越有效，这点也不难理解，因为图像中也是越hard augmentation越好。不同clips时间差越大，将会产生hard positive，对于学习反而是有利的。不过如果是长视频，那么时间差比较大的clips可能会发生语义变化，从论文实验结果来看，对效果影响反而很小（图像分类的random crop其实也会改变语义，比如crop到了背景区域，不过看起来训练是能够容许noise的）。
具体到四种方法上，从实验结果来看，MoCo和BYOL的效果要稍高于SimCLR和SwAV，前面已经说话前者都采用了momentum encoder，momentum encoder的作用是尽量保持模型输出的一致性，可能视频分类这个问题上影响更大。论文里面也没有给出具体的解释。对于视频分类来说，由于训练所需资源更多，会不会无法采用较大的batch sizes（论文中是64*8=512），导致SimCLR效果稍差？
另外问题中提到了Multiscale Vision Transformers，我个人觉得虽然是一个不错的工作，但是其实只是将multi scale引入transformer来做视频分类，这就像PVT之于ViT。PVT和MViT其实都提到了减少self-attention中(key, value)的量来降低计算量：each query computes the attention with a sub-sampled set of the total tokens。只不过PVT是通过conv来实现的，而MViT是通过pooling来实现的。
其实multi scale或者说feature pyramid可以说是CNN的“遗产”。不过，我个人觉得在ViT这里也可能只是权宜之计（减少计算量，小数据，收敛更快等），未来可能还会丢弃它。
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