野外自监督：时间变化下的顺序动作对齐新法

野外顺序动作对齐的自监督学习方法是一个前沿的研究领域，旨在解决在自然环境下理解人体动作序列的问题。当前的方法往往存在局限性，它们要么忽视时间信息，通过深度网络进行帧与帧的映射，如[8,11,33,52,53,55]的工作，专注于预测有限的动作类别，缺乏对动作顺序的细致捕捉；要么假设视频间的单调对齐，即动作按特定顺序进行，这在实际场景中，如包含背景帧、冗余帧和非单调动作的视频中并不适用。 本文的主要贡献在于提出了一种创新的自监督学习策略，它能够在不依赖于人为标记的情况下，适应野外环境中不同时间变化下的动作对齐。该方法的核心在于引入了一个能够利用时间一致性并允许动作顺序变化的临时先验最佳传输矩阵。它能够处理各种复杂情况，包括背景帧的识别、冗余帧的区分以及非单调序列的对齐，从而实现对人类活动的细粒度分析。 作者们强调，传统的监督方法对详细标注的需求不清楚，这限制了其在多样性和泛化能力上的表现。为了克服这一问题，他们提出的算法旨在解决这个问题，能够在无需大量人工标注的情况下，提高对视频中的行为理解能力。通过实验验证，该方法在四个基准数据集上展现出了优越的性能，证明了其在自监督顺序动作表示学习中的有效性。 该研究的成果已经在GitHub上公开，代码可下载访问：<https://github.com/weizheliu/VAVA>。这项工作的完成得益于Weizhe Liu在微软混合现实AI实验室实习期间的贡献，展示了对野外环境和非传统序列处理的深入理解和创新应用。未来的研究方向可能包括进一步优化模型以应对更多复杂场景，以及探索如何将这种方法推广到其他相关领域，如人机交互、视频监控和机器人学习。