Desafios na Aprendizagem Auto-supervisionada em Vídeo com Mudanças de Distribuição

O aprendizado auto-supervisionado de vídeo (VSSL) é um método que permite que máquinas aprendam com vídeos sem precisar de dados rotulados. Recentemente, essa abordagem viu boas melhorias, mas ainda enfrenta desafios, especialmente quando os dados de vídeo mudam de maneiras que não foram vistas durante o treinamento. Este artigo foca em entender como vários métodos de VSSL se saem quando confrontados com diferentes tipos de mudanças, chamadas de deslocamentos de distribuição.

#O Que São Deslocamentos de Distribuição?

Deslocamentos de distribuição acontecem quando os dados que o modelo encontra são diferentes dos dados com os quais ele foi treinado. Esses deslocamentos podem ocorrer por vários fatores, incluindo mudanças de contexto, ponto de vista, tipo de atores envolvidos e fontes de dados. Por exemplo, um modelo treinado com vídeos de pessoas pode não se sair bem quando testado com vídeos de animais.

#Importância de Entender Deslocamentos de Distribuição

Para que sistemas baseados em vídeo funcionem bem no mundo real, é importante saber como eles se comportam sob diferentes condições. Muitas aplicações, como vigilância, condução autônoma e análise de vídeo, dependem de modelos de vídeo que precisam funcionar efetivamente, independentemente de como os dados de entrada se parecem.

#Objetivos do Estudo

Este estudo busca responder a várias perguntas-chave:

1. Como diferentes métodos de pré-treinamento afetam as representações aprendidas em vídeos?
2. Como essas representações se comportam contra várias formas de deslocamentos de distribuição?
3. Como diferentes métodos de VSSL se saem quando são ajustados?
4. Quais são as diferenças de desempenho entre tarefas de reconhecimento de conjunto fechado e conjunto aberto?

#Visão Geral do Estudo

Analisamos seis métodos populares de VSSL e avaliamos seu desempenho em diferentes tipos de deslocamentos de distribuição. Os métodos incluem:

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

Usamos vários benchmarks para testar o desempenho fora da distribuição (OoD) em comparação com o desempenho dentro da distribuição (InD).

#Preparação do Conjunto de Dados

Para estudar os efeitos dos deslocamentos de distribuição, criamos um conjunto de pares de benchmark, incluindo dados tanto dentro da distribuição quanto fora da distribuição. Usamos conjuntos de dados disponíveis publicamente, garantindo uma variedade de cenários para testar todos os métodos.

#Tipos de Deslocamentos de Distribuição

#Deslocamento de Contexto

O deslocamento de contexto acontece quando o fundo ou informações adicionais no vídeo não correspondem ao que o modelo viu durante o treinamento. Por exemplo, um modelo treinado com vídeos que têm muitos detalhes de fundo pode ter dificuldades quando enfrenta vídeos que não têm contexto.

#Deslocamento de Ponto de Vista

O deslocamento de ponto de vista ocorre quando a perspectiva de onde o vídeo é capturado muda. Se um modelo é treinado com vídeos de um ângulo, pode não se sair bem em filmagens de um ângulo diferente.

#Deslocamento de Atores

O deslocamento de atores se refere a mudanças no tipo de atores que aparecem nos vídeos. Por exemplo, um modelo treinado com vídeos de pessoas pode ter dificuldade de entender vídeos com animais ou personagens animados.

#Deslocamento de Fonte

O deslocamento de fonte envolve diferenças nas fontes de dados. Por exemplo, um modelo treinado com vídeos de um conjunto de dados específico pode não generalizar bem quando testado em um conjunto de dados diferente, mesmo que contenha conteúdo semelhante.

#Testando os Modelos

Para avaliar os modelos, configuramos vários testes, cada um projetado para medir o desempenho sob esses deslocamentos de distribuição.

#Configuração do Experimento

Usamos dois conjuntos de dados em larga escala, Kinetics400 e Kinetics700, para treinar os métodos de VSSL. Após o treinamento, avaliamos os modelos usando 12 benchmarks em diferentes tipos de deslocamentos.

#Protocolos de Avaliação

Usamos vários métodos de avaliação para avaliar o desempenho do modelo, incluindo avaliação linear e ajuste fino. Os modelos são testados tanto com quanto sem ajuste fino para ver como o treinamento adicional impacta sua capacidade de generalizar.

#Descobertas dos Experimentos

#Desempenho sob Deslocamento de Contexto

Nossas descobertas mostram que os modelos de vídeo geralmente têm dificuldades com deslocamentos de contexto. A maioria dos métodos apresenta uma queda significativa de desempenho quando o contexto é diferente do que foram treinados. No entanto, alguns métodos se saem um pouco melhor em lidar com esses deslocamentos, indicando capacidades de aprendizado temporal mais fortes.

#Resultados do Deslocamento de Ponto de Vista

Métodos contrastivos tendem a se sair melhor sob deslocamentos de ponto de vista. Esses métodos parecem utilizar informações de amostra negativa de forma eficaz, levando a uma maior robustez quando a perspectiva do vídeo muda.

#Desempenho em Deslocamento de Atores

Quando se trata de deslocamentos de atores, vemos que modelos treinados em ações humanas se saem mal quando testados em ações realizadas por animais ou personagens animados. Aqui, os modelos perdem sua capacidade de generalizar devido à mudança no tipo de atores.

#Observações do Deslocamento de Fonte

As descobertas indicam que os modelos enfrentam desafios ao mudar entre conjuntos de dados devido a deslocamentos de fonte. Se um modelo aprende a partir de um tipo de fonte de dados, pode ter dificuldades com dados de uma fonte diferente, mesmo que as ações sejam semelhantes.

#O Papel do Ajuste Fino

O ajuste fino ajuda a melhorar o desempenho do modelo, especialmente em dados InD. No entanto, os benefícios variam bastante dependendo do tipo de deslocamento de distribuição:

• O ajuste fino é geralmente mais eficaz em deslocamentos de atores em comparação com deslocamentos de ponto de vista.
• Alguns modelos se beneficiam significativamente do ajuste fino, enquanto outros correm o risco de overfitting, onde se destacam nos dados de treinamento, mas falham em novos dados.

#Reconhecimento em Conjunto Fechado vs. Conjunto Aberto

No reconhecimento em conjunto fechado, os modelos são encarregados de identificar classes conhecidas. Em contraste, o reconhecimento em conjunto aberto envolve distinguir entre classes conhecidas e desconhecidas. Nossos experimentos mostram um trade-off entre o desempenho nesses dois formatos:

• Modelos supervisionados costumam ser melhores em tarefas de conjunto fechado, mas se saem mal em cenários de conjunto aberto, tornando-se excessivamente confiantes ao prever classes que não viram antes.

#Insights da Similaridade de Decisão

Exploramos a similaridade de decisão, que mede quão semelhantes são as previsões de diferentes modelos. Se os modelos fazem decisões semelhantes sob várias condições, eles podem ser robustos. Nossos resultados mostram que a similaridade de decisão geralmente diminui sob deslocamentos de distribuição, indicando que os modelos se comportam de maneira diferente à medida que as condições mudam.

#Conclusão

Este estudo fornece insights valiosos sobre como os métodos de VSSL lidam com deslocamentos de distribuição em dados de vídeo. Existem diferenças notáveis em como cada método responde a deslocamentos de contexto, ponto de vista, tipo de ator e fonte de dados. Entender essa dinâmica é crucial para aumentar a confiabilidade de sistemas baseados em vídeo em aplicações do mundo real.

#Direções Futuras

À medida que os modelos de vídeo e os métodos de VSSL continuam a se desenvolver, mais pesquisas são necessárias para explorar novos métodos de treinamento que possam lidar melhor com deslocamentos de distribuição. Isso inclui investigar arquiteturas alternativas e tarefas de pretexto que possam contribuir para uma maior robustez contra várias condições do mundo real.

#Impacto Mais Amplo

A pesquisa sobre VSSL tem implicações significativas em vários setores, incluindo segurança, mídia e transporte. Uma melhor compreensão desses modelos ajuda a garantir que sistemas automatizados possam funcionar de forma confiável, mesmo quando enfrentam mudanças inesperadas em seus dados de entrada.

#Agradecimentos

Este trabalho não poderia ter sido concluído sem o apoio e os recursos de várias instituições e colaborações que ofereceram discussões e feedback valiosos ao longo da pesquisa.