基于自监督学习的视频表征学习研究综述

基于自监督学习的视频表征学习研究综述一、自监督学习在视频表征领域的兴起背景随着互联网技术的飞速发展和智能终端的普及，视频数据正在以指数级速度增长。根据2025年全球互联网流量报告显示，视频内容已占据全球互联网总流量的82%，每年新增的视频数据量超过1000EB。这些海量的视频数据中蕴含着丰富的时空信息，广泛分布在安防监控、短视频平台、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。然而，传统的深度学习方法在处理视频数据时面临着严重的标注瓶颈：标注一秒钟的视频内容通常需要耗费专业人员5-10分钟的时间，若要对包含复杂场景的长视频进行逐帧标注，其时间成本和经济成本更是难以估量。这种标注成本过高的问题，极大地限制了深度学习在视频理解领域的规模化应用。自监督学习作为一种无需人工标注的学习范式，为解决视频数据的标注难题提供了全新的思路。该方法的核心思想是利用数据本身的结构信息构造监督信号，让模型通过学习数据的内在规律来获得通用的特征表示。与图像领域相比，视频数据除了具备空间维度的信息外，还包含时间维度的连续变化特征，这种天然的时序关联性为自监督学习任务的设计提供了丰富的信号来源。研究者可以通过设计各种预训练任务，让模型在没有人工标注的情况下学习到视频中物体的运动规律、场景的变换逻辑以及事件的发展模式，从而得到能够迁移到各类下游任务的通用视频表征。早期的视频自监督学习研究主要受到图像自监督学习方法的启发，研究者尝试将图像领域成熟的自监督任务扩展到视频领域。例如，2018年提出的时间顺序验证任务，通过让模型判断视频片段的排列顺序是否正确，来学习视频的时序逻辑；2019年出现的帧间预测任务，要求模型根据前面的帧预测后续帧的内容，从而捕捉视频的动态变化规律。这些早期探索虽然取得了一定的效果，但在表征质量和迁移能力上与有监督学习方法仍有较大差距。直到2020年对比学习方法在图像领域取得突破性进展后，视频自监督学习才真正迎来了发展的黄金时期，一系列基于对比学习框架的方法被提出，其在下游任务上的性能逐渐接近甚至超过了部分有监督预训练模型。二、视频自监督学习的核心预训练任务设计视频自监督学习的预训练任务设计是整个研究领域的核心，不同的预训练任务会引导模型学习到不同层面的特征表示。目前主流的预训练任务可以分为时序相关任务、空间相关任务和跨模态相关任务三大类，每类任务都有其独特的设计思路和适用场景。时序相关任务是视频自监督学习中最具特色的一类任务，这类任务充分利用了视频在时间维度上的连续性和因果性。其中最经典的任务包括时间顺序预测、帧间隔预测和时序一致特征学习。时间顺序预测任务会将一个视频的多个片段打乱顺序，然后要求模型恢复其正确的排列顺序，这类任务能够有效训练模型对事件发展逻辑的理解能力。研究表明，经过时间顺序预测任务预训练的模型，在行为识别任务上的准确率比随机初始化的模型高出40%以上。帧间隔预测任务则是给模型两个随机采样的视频帧，要求模型预测这两帧之间的时间间隔，这类任务可以让模型学习到不同运动速度的特征表示，对于需要感知运动快慢的下游任务如异常行为检测具有很好的迁移效果。时序一致特征学习任务的核心是让模型对同一视频的不同时间片段提取到的特征保持一致性，同时增大不同视频特征之间的差异，这类任务通常被用在对比学习框架中，能够显著提升特征的判别能力。空间相关任务主要关注视频单帧或多帧之间的空间结构信息，这类任务与图像领域的自监督任务有较高的相似性，但结合了视频的时序特性后产生了很多新的变体。典型的空间相关任务包括空间拼图任务、视角预测任务和物体追踪预训练任务。空间拼图任务会将一帧图像分割成多个小块并打乱顺序，要求模型恢复这些小块的正确空间位置，当把这个任务扩展到视频领域时，研究者会让模型同时处理连续多帧的拼图问题，从而学习到运动物体在不同帧之间的空间对应关系。视角预测任务通常用于多视角视频数据集，模型需要根据不同摄像头拍摄的同一时刻的画面，判断不同视角之间的相对位置关系，这类任务预训练得到的模型在三维动作识别和姿态估计任务上表现优异。物体追踪预训练任务会在视频第一帧中随机标注一个物体区域，要求模型在后续帧中找到该物体的位置，这类任务不需要额外的标注信息，完全利用视频的连续性构造监督信号，预训练得到的特征能够很好地迁移到目标追踪和视频分割任务中。跨模态相关任务是近年来视频自监督学习的研究热点，这类任务利用视频中天然存在的多模态信息（如音频、文本字幕、传感器数据等）来构造监督信号。最常见的跨模态任务包括音视频对应任务、视频文本匹配任务和多模态对比学习任务。音视频对应任务会给模型一个视频片段和一段音频，要求模型判断这段音频是否属于该视频，这类任务能够让模型学习到声音和画面之间的对应关系，例如打鼓的动作应该对应鼓声，说话的动作应该对应语音。研究发现，经过音视频对应任务预训练的模型，不仅在视频理解任务上性能有所提升，在音频分类任务上也能取得不错的效果。视频文本匹配任务主要用于带有字幕的视频数据集，模型需要学习将视频内容和对应的文本描述映射到同一个特征空间中，使得相关的视频和文本特征距离较近，不相关的距离较远。这类任务预训练得到的跨模态表征，能够直接应用于视频检索、视频字幕生成等跨模态任务中。多模态对比学习任务则进一步扩展了跨模态任务的范围，将视频、音频、文本甚至深度信息等多种模态的数据统一到同一个对比学习框架中，通过最大化同一视频不同模态特征之间的一致性，学习到更加鲁棒的多模态表征。三、主流的视频自监督学习算法框架经过多年的发展，视频自监督学习已经形成了几类成熟的算法框架，不同的框架基于不同的学习理念，适用于不同的应用场景。目前最具代表性的框架包括基于对比学习的框架、基于生成式学习的框架和基于预测式学习的框架三类。基于对比学习的框架是当前视频自监督学习领域的主流方法，其核心思想是通过构造正样本对和负样本对，让模型学习到能够区分不同样本的特征表示。在视频领域，对比学习的正样本通常来自于同一个视频的不同数据增强版本，比如同一视频的不同时间片段、不同空间裁剪、不同帧率版本等，而负样本则来自于其他不同的视频。2020年提出的MoCo-v2框架首次将动量对比学习扩展到视频领域，通过维护一个largequeue来存储负样本，解决了视频对比学习中负样本不足的问题，其在Kinetics-400数据集上预训练得到的模型，在下游行为识别任务上的top-1准确率达到了72.8%，首次超过了从零开始训练的有监督模型。随后提出的SimCLRv2、SwAV等对比学习框架也被快速应用到视频领域，研究者针对视频的时序特性对这些框架进行了优化。2021年提出的VideoMoCo框架专门针对视频数据设计了时序增强策略，通过动态调整正样本的采样间隔，使得模型能够学习到不同时间尺度的特征，其在多个下游任务上的性能相比图像对比学习方法提升了8%-10%。对比学习框架的优势在于预训练过程稳定，学到的特征判别能力强，但是这类方法通常需要大量的负样本，对计算资源的要求较高，训练一个视频对比学习模型通常需要数十甚至上百块GPU训练数周时间。基于生成式学习的框架是另一类重要的视频自监督学习方法，这类方法通过让模型生成视频的部分内容来学习数据的内在分布。最典型的生成式任务包括视频帧预测、视频补全和视频生成。视频帧预测任务要求模型根据前面的若干帧预测未来的帧内容，早期的这类方法主要基于卷积LSTM网络，通过建模帧之间的时序依赖关系来预测后续帧。2022年提出的VideoGPT框架将Transformer架构应用到视频生成任务中，通过三维稀疏注意力机制建模视频的时空依赖关系，其生成的视频帧质量相比之前的方法有了显著提升。视频补全任务则是随机遮挡视频中的部分区域，要求模型恢复被遮挡的内容，这类任务能够强迫模型学习到视频中物体的完整结构和运动规律。生成式学习框架的优势在于不需要构造负样本，训练过程对batchsize的要求较低，但是这类方法的训练难度较大，容易出现模糊、伪影等生成质量问题，且学到的特征在判别性任务上的表现通常不如对比学习方法。近年来，研究者尝试将生成式学习和对比学习结合起来，利用生成式任务提升特征的泛化能力，同时利用对比学习提升特征的判别能力，取得了很好的效果。基于预测式学习的框架是一类介于对比学习和生成式学习之间的方法，这类方法不需要生成完整的像素级内容，而是要求模型预测视频的某些高级属性或者特征。最具代表性的是2022年提出的MAE（MaskedAutoencoders）框架在视频领域的扩展，VideoMAE框架随机遮挡视频中90%的时空区域，要求模型恢复被遮挡区域的特征表示。这种方法不需要复杂的正负样本构造，也不需要生成像素级内容，只需要预测特征层面的表示，训练效率大大提升。研究表明，VideoMAE在Kinetics-400数据集上预训练的模型，在行为识别任务上的top-1准确率达到了79.3%，超过了大部分对比学习方法，且训练所需的计算资源只有对比学习方法的1/3。除了掩码特征预测外，还有一类预测式方法要求模型预测视频的各种属性，比如视频的运动方向、物体的运动速度、场景的类别等，这些属性不需要人工标注，可以通过视频本身的结构信息自动计算得到。预测式学习框架的优势在于训练效率高，对计算资源要求较低，且能够学习到丰富的语义特征，是当前视频自监督学习领域发展最快的一类方法。四、视频自监督学习的应用场景与性能表现经过多年的技术积累，自监督学习得到的视频表征已经在多个下游任务上展现出了优异的性能，其应用场景也在不断扩展。目前最主要的应用场景包括行为识别、目标追踪、视频检索、异常检测和自动驾驶等。行为识别是视频自监督学习最经典的下游任务，也是评估视频表征质量的标准基准任务。在UCF101、HMDB51、Kinetics-400等标准行为识别数据集上，自监督预训练模型的性能已经全面超过了从零开始训练的有监督模型。最新的基于VideoMAE的方法在Kinetics-400数据集上的top-1准确率已经达到了86.5%，与全监督预训练模型的性能差距已经缩小到2%以内。在小样本行为识别场景下，自监督预训练的优势更加明显，当只有10%的标注数据时，自监督预训练模型的准确率比有监督预训练模型高出15%以上，这是因为自监督学习学到的通用表征能够更好地迁移到小样本场景中。在工业界，基于自监督学习的行为识别技术已经被应用到安防监控领域，用于检测各类异常行为，如打架、摔倒、偷窃等，相比传统的有监督方法，其对新场景的适应能力更强，需要的标注数据量减少了70%以上。目标追踪是另一个受益于自监督视频表征的重要应用场景。传统的目标追踪方法通常需要在第一帧对目标进行标注，然后在后续帧中追踪该目标，但是当目标被遮挡、光照变化或者运动模糊时，追踪效果会急剧下降。使用自监督预训练的视频特征作为追踪器的特征提取器，能够显著提升追踪器的鲁棒性。2023年提出的STARK追踪算法结合了自监督预训练的视频Transformer特征，在多个标准追踪数据集上的成功率比之前的方法提升了12%，尤其在遮挡、快速运动等复杂场景下的表现提升更加显著。在短视频平台应用中，基于自监督表征的目标追踪技术被用于视频特效制作，用户只需要在第一帧选中想要添加特效的物体，系统就能够自动在整个视频中追踪该物体并添加特效，大大降低了视频制作的门槛。视频检索是当前互联网平台的核心需求之一，用户通过输入文本描述或者示例视频，想要检索到相关的视频内容。传统的视频检索方法通常需要分别训练视频编码器和文本编码器，需要大量的标注数据。基于自监督学习的跨模态表征方法，能够利用海量的无标注视频文本对数据进行预训练，学习到视频和文本的统一特征表示。2024年提出的CLIP-VIDEO框架在亿级别的视频文本对数据上进行自监督预训练，其在公开视频检索数据集上的召回率比之前的有监督方法高出20%以上。目前这类跨模态自监督检索技术已经被广泛应用到各大短视频平台和长视频网站，显著提升了用户的搜索体验，同时也被应用到版权保护领域，能够快速检索出涉嫌侵权的视频内容。异常检测是视频自监督学习的一个新兴应用场景，这类任务的特点是正常样本多，异常样本少且类型多样，很难通过有监督学习的方法进行训练。自监督学习方法只需要使用正常的视频数据进行预训练，学习到正常视频的特征分布，在推理阶段，特征分布与正常分布差异较大的视频就会被判定为异常。这种方法不需要任何异常样本的标注，非常适合工业缺陷检测、公共安全异常检测等场景。研究表明，基于自监督学习的视频异常检测方法在工业生产线上的缺陷检测准确率达到了98.2%，比传统的有监督方法高出9%，且能够检测出之前从未出现过的新型缺陷。在自动驾驶领域，自监督异常检测技术被用于检测道路上的突发状况，如交通事故、道路障碍物等，能够在没有相关标注数据的情况下，及时发现异常情况，提升自动驾驶系统的安全性。五、当前研究面临的挑战与未来发展方向尽管视频自监督学习已经取得了显著的进展，但是该领域仍然面临着诸多挑战，还有很多关键问题需要解决。首先是长视频建模的挑战，当前大部分自监督学习方法只能处理几秒钟到几十秒钟的短视频，对于分钟级甚至小时级的长视频，如何高效建模长距离的时序依赖关系仍然是一个难题。现有的Transformer架构在处理长视频时的计算复杂度会随着视频长度的增加呈平方级增长，无法直接应用于长视频场景。其次是视频数据的时空建模效率问题，三维卷积和时空Transformer虽然能够同时建模空间和时间信息，但是其计算量和参数量都远大于二维图像模型，训练和推理的成本都很高，很难部署到边缘设备上。第三个挑战是表征的可迁移性问题，当前的自监督预训练模型通常在同一分布的数据集上表现很好，但是当迁移到不同场景、不同模态的数据集上时，性能会出现明显的下降，如何学习到更加通用的、能够跨场景跨域迁移的视频表征仍然是一个开放问题。第四个挑战是预训练任务的设计问题，目前的预训练任务大多是研究者手动设计的，不同的预训练任务适合不同的下游任务，如何自动学习到最优的预训练任务，或者设计能够同时适配多种下游任务的通用预训练任务，也是未来需要研究