论文阅读 | LEARNING VIDEO REPRESENTATIONS USING CONTRASTIVE BIDIRECTIONAL TRANSFORMER

1. 论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.05743

2. 论文分类：自监督，视频语言特征联合学习

3. 论文目的：利用BERT和对比学习算法学习视频特征

4. 论文算法：

主要过程：先分别将视频和语音文本输入到CBT和BERT中，得到序列特征（因为先用了两个独立的stream来处理两个序列，所以不需要像VideoBERT那样额外对视频序列进行量化，而是通过两个stream都将序列变成连续特征），然后将两个序列特征拼接在一起经过一个cross-modal CBT。其中CBT模型使用NCE loss进行训练，也就是正样本和负样本以1比K的比例进行采样，然后计算两两的相关性，进行softmax：

而cross-moal CBT的NCE loss类似：

5. 论文实验

数据集：预训练数据集为unlabeled RGB-only Kinetics和HowTo100M，用于训练S3D和CBT，在UCF101，HMDB51，Breakfast, 50Salads，ActivityNet，YouCook2，COIN数据集上进行下游任务评估。

预训练过程：

（1）自监督视觉特征学习：先预训练S3D模型，然后finetune S3D最后一个block以及CBT模型（2层Transformer layers，4 attention head，768 hidden units）。
（2）自监督时序特征学习：先用Kinetics预训练S3D模型，然后利用HowTo100M dataset预训练CBT和cross-modal CBT模型。

评估任务：

（1）action recognition
（2）action anticipation（预测未来的action标签）
（3）video captioning
（4）video segmentation

最后

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