Herausforderungen im Video-Selbstüberwachtem Lernen bei Verteilungverschiebungen

Video-selbstüberwachtes Lernen (VSSL) ist 'ne Methode, die es Maschinen ermöglicht, aus Videos zu lernen, ohne dass beschriftete Daten nötig sind. In letzter Zeit gab's bei diesem Ansatz gute Fortschritte, aber es gibt immer noch Herausforderungen, besonders wenn sich die Videodaten auf Arten ändern, die während des Trainings nicht gesehen wurden. Dieser Artikel konzentriert sich darauf, zu verstehen, wie verschiedene VSSL-Methoden mit unterschiedlichen Veränderungstypen, auch genannt Verteilungsverschiebungen, umgehen.

#Was sind Verteilungsverschiebungen?

Verteilungsverschiebungen passieren, wenn die Daten, auf die das Modell trifft, anders sind als die Daten, mit denen es trainiert wurde. Solche Verschiebungen können durch verschiedene Faktoren entstehen, wie z.B. Veränderungen im Kontext, Perspektive, der Art der Akteure und den Datenquellen. Zum Beispiel könnte ein Modell, das mit Videos von Menschen trainiert wurde, nicht gut abschneiden, wenn es mit Videos von Tieren getestet wird.

#Wichtigkeit des Verständnisses von Verteilungsverschiebungen

Damit videobasierte Systeme in der realen Welt gut funktionieren, ist es wichtig zu wissen, wie sie unter unterschiedlichen Bedingungen abschneiden. Viele Anwendungen, wie Überwachung, autonomes Fahren und Videoanalyse, basieren auf Videomodellen, die effektiv arbeiten müssen, egal wie die Eingabedaten aussehen.

#Ziele der Studie

In dieser Studie sollen mehrere Schlüsselfragen beantwortet werden:

1. Wie beeinflussen verschiedene Vortrainingsmethoden die gelernten Repräsentationen in Videos?
2. Wie halten diese Repräsentationen verschiedenen Formen von Verteilungsverschiebungen stand?
3. Wie gut schneiden verschiedene VSSL-Methoden ab, wenn sie feingetunt werden?
4. Was sind die Unterschiede in der Leistung zwischen geschlossenen und offenen Erkennungsaufgaben?

#Überblick über die Studie

Wir analysieren sechs beliebte VSSL-Methoden und bewerten ihre Leistung in verschiedenen Arten von Verteilungsverschiebungen. Die Methoden umfassen:

• SimCLR
• MOCO-v3
• BYOL
• SimSiam
• DINO
• MAE

Wir verwenden mehrere Benchmarks, um die Leistung bei Out-of-Distribution (OoD) im Vergleich zu In-Distribution (InD) zu testen.

#Datenvorbereitung

Um die Auswirkungen von Verteilungsverschiebungen zu untersuchen, erstellen wir ein Set von Benchmark-Paaren, das sowohl In-Distribution- als auch Out-of-Distribution-Daten umfasst. Wir nutzen öffentlich verfügbare Datensätze, um sicherzustellen, dass wir eine Vielzahl von Szenarien haben, um alle Methoden gründlich zu testen.

#Arten von Verteilungsverschiebungen

#Kontextverschiebung

Kontextverschiebung passiert, wenn der Hintergrund oder zusätzliche Informationen im Video nicht mit dem übereinstimmen, was das Modell während des Trainings gesehen hat. Zum Beispiel könnte ein Modell, das mit Videos trainiert wurde, die reichhaltige Hintergrunddetails enthalten, Schwierigkeiten haben, wenn es mit Videos konfrontiert wird, die keinen Kontext bieten.

#Perspektivverschiebung

Perspektivverschiebung tritt auf, wenn sich der Blickwinkel, aus dem das Video aufgenommen wurde, ändert. Wenn ein Modell mit Videos trainiert wurde, die aus einem bestimmten Winkel aufgenommen wurden, könnte es Schwierigkeiten haben, bei Aufnahmen aus einem anderen Winkel gut abzuschneiden.

#Akteurverschiebung

Akteurverschiebung bezieht sich auf Veränderungen in der Art der Akteure, die in Videos erscheinen. Ein Modell, das mit Videos von Menschen trainiert wurde, könnte Schwierigkeiten haben, Videos zu verstehen, die Tiere oder animierte Charaktere zeigen.

#Quellenverschiebung

Quellenverschiebung bezieht sich auf Unterschiede in den Datenquellen. Zum Beispiel könnte ein Modell, das mit Videos aus einem bestimmten Datensatz trainiert wurde, nicht gut verallgemeinern, wenn es an einem anderen Datensatz getestet wird, selbst wenn diese ähnliche Inhalte enthalten.

#Modelle testen

Um die Modelle zu bewerten, richten wir verschiedene Tests ein, die jeweils dazu dienen, die Leistung unter diesen Verteilungsverschiebungen zu messen.

#Versuchsanordnung

Wir haben zwei grossangelegte Datensätze, Kinetics400 und Kinetics700, für das Training der VSSL-Methoden verwendet. Nach dem Training bewerten wir die Modelle anhand von 12 Benchmarks über verschiedene Verschiebungen hinweg.

#Bewertungsprotokolle

Wir nutzen verschiedene Bewertungsmethoden, um die Modellleistung zu beurteilen, darunter lineare Bewertung und Feintuning. Die Modelle werden sowohl mit als auch ohne Feintuning getestet, um zu sehen, wie zusätzliches Training ihre Fähigkeit zur Verallgemeinerung beeinflusst.

#Ergebnisse der Experimente

#Leistung unter Kontextverschiebung

Unsere Ergebnisse zeigen, dass Videomodelle im Allgemeinen Probleme mit Kontextverschiebungen haben. Die meisten Methoden erleben einen erheblichen Leistungsrückgang, wenn der Kontext anders ist als das, was sie während des Trainings gesehen haben. Einige Methoden sind jedoch etwas besser darin, mit diesen Verschiebungen umzugehen, was auf stärkere zeitliche Lernfähigkeiten hinweist.

#Ergebnisse der Perspektivverschiebung

Kontrastive Methoden schneiden unter Perspektivverschiebungen tendenziell besser ab. Diese Methoden scheinen negative Probeninformationen effektiv zu nutzen, was zu einer verbesserten Robustheit führt, wenn sich der Blickwinkel des Videos ändert.

#Leistung bei Akteurverschiebung

Bei Akteurverschiebungen sehen wir, dass Modelle, die auf menschlichen Aktionen trainiert wurden, schlecht abschneiden, wenn sie an Aktionen von Tieren oder animierten Charakteren getestet werden. Hier verlieren die Modelle ihre Fähigkeit zur Verallgemeinerung aufgrund der Veränderung in der Art der Akteure.

#Beobachtungen zur Quellenverschiebung

Die Ergebnisse zeigen, dass Modelle bei einem Wechsel zwischen Datensätzen aufgrund von Quellenverschiebungen Herausforderungen haben. Wenn ein Modell von einer bestimmten Datenquelle lernt, könnte es Schwierigkeiten haben, mit Daten aus einer anderen Quelle umzugehen, selbst wenn die Aktionen ähnlich sind.

#Rolle des Feintunings

Feintuning hilft, die Modellleistung zu verbessern, besonders bei InD-Daten. Die Vorteile variieren jedoch stark je nach Art der Verteilungsverschiebung:

• Feintuning ist im Allgemeinen bei Akteurverschiebungen effektiver als bei Perspektivverschiebungen.
• Einige Modelle profitieren erheblich vom Feintuning, während andere Gefahr laufen, zu überanpassen, was bedeutet, dass sie bei den Trainingsdaten gut abschneiden, aber bei neuen Daten versagen.

#Geschlossene vs. offene Erkennung

Bei der geschlossenen Erkennung werden die Modelle damit beauftragt, bekannte Klassen zu identifizieren. Im Gegensatz dazu geht es bei der offenen Erkennung darum, zwischen bekannten und unbekannten Klassen zu unterscheiden. Unsere Experimente zeigen einen Kompromiss zwischen der Leistung in diesen beiden Setups:

• Überwachungsmodelle sind typischerweise besser bei geschlossenen Aufgaben, haben aber Schwierigkeiten bei offenen Szenarien und werden übermässig selbstsicher, wenn sie Klassen vorhersagen, die sie zuvor nicht gesehen haben.

#Einblicke in die Entscheidungsähnlichkeit

Wir untersuchen die Entscheidungsähnlichkeit, die misst, wie ähnlich die Vorhersagen verschiedener Modelle sind. Wenn Modelle unter verschiedenen Bedingungen ähnliche Entscheidungen treffen, könnten sie robust sein. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Entscheidungsähnlichkeit unter Verteilungsverschiebungen typischerweise abnimmt, was darauf hinweist, dass Modelle sich anders verhalten, wenn sich die Bedingungen ändern.

#Fazit

Diese Studie bietet wertvolle Einblicke darin, wie VSSL-Methoden mit Verteilungsverschiebungen in Videodaten umgehen. Es gibt deutliche Unterschiede darin, wie jede Methode auf Veränderungen im Kontext, in der Perspektive, im Akteurt