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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-02-22 10:00 Pretext-Contrastive Learning for Self-Supervised Video Feature Learning ○Li Tao（UTokyo）・Xueting Wang（CyberAgent, Inc.）・Toshihiko Yamasaki（UTokyo）  ITS2021-43 IE2021-52 |
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| 抄録 | （和） | Recently, pretext task-based methods are proposed one after another in self-supervised video feature learning. Contrastive learning-based methods also yield good performance. In this paper, we propose a framework which can easily combine pretext task-based method and contrastive learning-based method together. With some data strategies, huge improvements over the baselines can be achieved, indicating that a joint optimization framework can boost both pretext task and contrastive learning. We also show some analyses towards the potential mechanism behind it. It is convenient to treat our training framework as a standard training strategy and apply it to many other works in self-supervised video feature learning. |
| （英） | Recently, pretext task-based methods are proposed one after another in self-supervised video feature learning. Contrastive learning-based methods also yield good performance. In this paper, we propose a framework which can easily combine pretext task-based method and contrastive learning-based method together. With some data strategies, huge improvements over the baselines can be achieved, indicating that a joint optimization framework can boost both pretext task and contrastive learning. We also show some analyses towards the potential mechanism behind it. It is convenient to treat our training framework as a standard training strategy and apply it to many other works in self-supervised video feature learning. | |
| キーワード | （和） | video feature / self-supervised learning / pretext task / contrastive learning / / / / |
| （英） | video feature / self-supervised learning / pretext task / contrastive learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 374, IE2021-52, pp. 109-114, 2022年2月. | |
| 資料番号 | IE2021-52 | |
| 発行日 | 2022-02-14 (ITS, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2021-43 IE2021-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-AIT ITE-ME ITE-MMS |
| 開催期間 | 2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像処理，一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pretext-Contrastive Learning for Self-Supervised Video Feature Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | video feature / video feature |
| キーワード(2)（和/英） | self-supervised learning / self-supervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | pretext task / pretext task |
| キーワード(4)（和/英） | contrastive learning / contrastive learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陶 砺 / Li Tao / タオ リー |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 汪 雪テイ / Xueting Wang / オウ セッテイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社サイバーエージェント (略称： サイバーエージェント) CyberAgent, Inc. (略称： CyberAgent, Inc.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki / ヤマサキ トシヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-02-22 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2021-43, IE2021-52 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.373(ITS), no.374(IE) |
| ページ範囲 | pp.109-114 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-14 (ITS, IE) |
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