V-JEPA：Meta推出的视觉模型，可以通过观看视频来学习理解物理世界

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V-JEPA是什么？

V-JEPA（Video Joint-Embedding Predictive Architecture，视频联合嵌入预测架构）是由Meta的研究人员推出的一种新型的视频自监督学习方法，它专注于通过特征预测来学习视频的视觉表示。这种方法的核心思想是让模型能够预测视频中一个区域（称为目标区域y）的特征表示，这个预测基于另一个区域（称为源区域x）的特征表示。这种预测过程是在没有外部监督（如标注或预训练图像编码器）的情况下进行的，完全依赖于视频数据本身的结构和内容。

V-JEPA 的与众不同之处在于它的自我监督学习方法，该方法可以预测抽象特征空间内视频的缺失部分，而不是填充缺失像素的生成方法。该技术不是通过手动标注，而是通过像人类一样的被动观察来建立对视频片段的概念理解。

项目介绍：https://AI.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/
研究论文：https://scontent-hkg1-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/427986745_768441298640104_1604906292521363076_n.pdf
GitHub代码库：https://github.com/facebookresearch/jepa

V-JEPA的主要特点

自监督学习：V-JEPA不依赖于预训练的图像编码器、文本、负例、像素级重构或其他形式的外部监督。它完全通过视频数据自身的特征预测来学习视觉表示。
特征预测目标：V-JEPA的核心目标是预测视频帧之间的特征表示。这种目标允许模型学习到视频中的时间连续性和空间结构，而不仅仅是像素级别的信息。
联合嵌入架构：V-JEPA采用了一种特殊的网络架构，其中包括一个编码器（x-encoder）和一个预测器（predictor）。编码器负责提取视频帧的特征表示，而预测器则基于这些特征来预测目标帧的特征。
多块掩蔽策略：在训练过程中，V-JEPA使用多块掩蔽策略来处理视频帧。这种方法通过在视频的不同时间点上掩蔽不同的区域，迫使模型学习到更加鲁棒和全面的视频表示。
高效的预训练数据集：V-JEPA在由200万个视频组成的大规模数据集上进行预训练，这些视频来自多个公共数据集，如HowTo100M、Kinetics-400/600/700和Something-Something-v2。
无需模型参数调整：V-JEPA训练出的模型在多种下游任务上表现出色，且无需对模型参数进行调整。这意味着模型可以直接在冻结的状态下进行评估，或者通过少量的微调（fine-tuning）来适应新任务。
标签效率：V-JEPA在有限的标注数据下也能取得良好的性能，这表明它在标签效率方面具有优势，这对于数据标注成本高昂的场景尤为重要。
跨模态性能：V-JEPA不仅在视频任务上表现出色，如动作识别和运动分类，而且在图像任务上也有竞争力，如ImageNet图像分类。
快速训练：V-JEPA在训练过程中表现出较高的效率，能够在相对较短的时间内学习到有效的视觉表示，这使得它在大规模视频数据集上的应用成为可能。

V-JEPA的工作原理

V-JEPA的工作原理基于自监督学习，它通过预测视频帧之间的特征表示来训练模型。

V-JEPA：Meta推出的视觉模型，可以通过观看视频来学习理解物理世界

以下是V-JEPA工作流程的详细步骤：

视频预处理：首先，从输入视频中随机抽取一系列帧（例如16帧），并将这些帧转换为适合模型处理的格式。这通常包括将视频帧的空间分辨率调整到模型所需的大小（如224×224像素），并将帧序列转换为一系列空间-时间（spatio-temporal）的“tokens”。
编码器（Encoder）：视频帧通过一个视觉Transformer（ViT）编码器，这个编码器将视频帧转换为一系列特征表示。编码器通常由多个Transformer层组成，能够捕捉视频帧之间的空间和时间关系。
掩蔽（Masking）：在视频帧的特征表示中，随机选择一部分区域进行掩蔽（masking），这些掩蔽的区域将作为预测目标。掩蔽可以是短距离（short-range）或长距离（long-range），以确保模型能够学习到视频内容的不同尺度特征。
预测器（Predictor）：预测器网络接收编码器输出的特征表示，并尝试预测被掩蔽区域的特征。预测器通常是一个较窄的Transformer，它通过学习视频帧之间的特征关系来生成预测。
损失函数：V-JEPA使用一个损失函数来衡量预测特征与实际特征之间的差异。这个损失函数通常是L1损失，它计算预测特征和目标特征之间的平均绝对误差。
训练过程：在训练过程中，模型通过反向传播算法调整编码器和预测器的权重，以最小化损失函数。同时，编码器的权重会以指数移动平均（EMA）的方式更新，以保持模型的稳定性。
下游任务评估：预训练完成后，V-JEPA模型可以在各种下游任务上进行评估，如动作识别、运动分类等。在这些任务中，模型可以通过一个称为“attentive probe”的轻量级网络来提取视频的特征表示，然后用于分类或其他任务。
微调（Fine-tuning）：如果需要，V-JEPA模型可以在特定任务上进行微调。这通常涉及到在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，并在有标签的数据集上进行训练。