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视图预测 View Prediction (Cross modal-based)
监督、无监督、弱监督、半监督、自监督学习
有监督：用有标签的数据训练；
无监督：用无标签的数据训练；
弱监督：用包含噪声的有标签数据训练。
半监督：同时用有标签和无标签的数据进行训练。
最近非常火热，此领域的发展也非常迅速，
先前通常是两阶段的训练，
先用（较小规模的）有标签数据训练一个Teacher模型，
再用（较大规模的）无标签数据预测伪标签，作为Student模型的训练数据；
目前已经有很多直接end-to-end地训练，大大减少半监督训练的工作；
自监督：在无标注数据上训练，
通过一些方法让模型学习到数据的inner representation，再接下游任务，例如加一个mlp作为分类器等。
但接了下游任务之后还是需要在特定的有标签数据上finetune，只是有时候可以选择把前面的层完全固定，只finetune后面接的网络的参数。
评测自监督学习的能力，主要是通过 Pretrain-Fintune 的模式。
监督的 Pretrain - Finetune 流程：
1.从大量的有标签数据上进行训练，得到预训练的模型，
2.对于新的下游任务（Downstream task），我们将学习到的参数（比如输出层之前的层的参数）进行迁移，在新的有标签任务上进行「微调」，从而得到一个能适应新任务的网络。
自监督的 Pretrain - Finetune 流程：
1.从大量无标签数据中通过 pretext 训练网络（自动在数据中构造监督信息），得到预训练的模型
2.对于新的下游任务，和监督学习一样，迁移学习到的参数后微调即可。
所以自监督学习的能力主要由下游任务的性能来体现。
supervised learning 的特点：
- 对于每一张图片，机器预测一个 category 或者是 bounding box
- 训练数据都是人工标注的
- 每个样本只能提供非常少的信息(比如 1024 个 categories 只有 10 bits 的信息)
self-supervised learning 的特点：
- 对于一张图片，机器可以预测任何的部分（自动构建监督信号）
- 对于视频，可以预测未来的帧
- 每个样本可以提供很多的信息
核心思想
Self-Supervised Learning
1.用无标签数据将先参数从无训练到初步成型， Visual Representation。
2.再根据下游任务 (Downstream Tasks) 的不同去用带标签的数据集把参数训练到完全成型，
那这时用的数据集量就不用太多了，因为参数经过了第1阶段就已经训练得差不多了。
第一个阶段不涉及任何下游任务，就是拿着一堆无标签的数据去预训练，没有特定的任务，这个话用官方语言表达叫做：in a task-agnostic way。
第二个阶段涉及下游任务，就是拿着一堆带标签的数据去在下游任务上 Fine-tune，这个话用官方语言表达叫做：in a task-specific way。
涉及领域
Self-Supervised Learning 不仅是在NLP领域，在CV, 语音领域也有很多经典的工作，它可以分成3类：Data Centric, Prediction (也叫 Generative) 和 Contrastive。
浅层捕获一些低级特征，如边缘、拐角和纹理，而较深层捕获与任务相关的高级特征。因此，在受监督的下游任务训练阶段，只是转移了前几层的视觉特征。
前置任务Pretext Tasks
前置任务的本质是：模型可以学习到数据本身的一些转换（数据转换之后依然被认作是原数据，转换后到数据和原数据处于同一嵌入空间），同时模型可以判别其他不同的数据样本。
但是前置任务本身是一把双刃剑，某个特定的前置任务可能对某些问题有利，对其他问题
原始图片被当作一种anchor，其增强的图片被当作正样本（positive sample），然后其余的图片被当作负样本。
大多数的前置任务可以被分为四类：
- 颜色变换：原图，高斯噪声，高斯模糊，颜色失真
- 几何变换：原图，裁剪、旋转、翻转
- 基于上下文的任务：
拼图（空间）：原图被当作anchor，分割成小图片，打乱后的图片被当作正样本，其余图片被当作负样本
时序（时间）：
一个视频中的帧被当作正样本，其余视频被当作负样本。
或者 随机抽样一个长视频中的两个片段，或者对每个视频片段做几何变换。
一对正样本是两个增强的来自同一个视频的视频片段
- 基于交叉模式的任务
视图预测 View Prediction (Cross modal-based)
视图预测任务一般用在数据本身拥有多个视图的情况下。
在 [23] 中，anchor和它的正样本图片来自同时发生的视角下，它们在嵌入空间中应当尽可能地近，与来自时间线中其他位置的负样本图片尽可能地远。
在 [24] 中，一个样本的多视角被当作正样本（intra-sampling），其余的inter-sampling当作负样本。
下游任务
下游任务聚焦于具体的应用，在优化下游任务的时候，模型利用到了前置任务优化时期所学到的知识。这些任务可以是分类、检测、分割、预测等
迁移学习
分析前置任务的有效性
常见的下游高级视觉任务:
Semantic Segmentation（语义分割）：为图像中每个像素分配语义标签的任务。
Object Detection（目标检测）：在图像中定位目标位置别识别其类别的任务。
Image Classification（图像分类）：识别每个图像中对象类别的任务，通常每个图像只能使用一个类别标签。将自监督学习模型应用于每个图象上来提取特征，然后用这些特征训练一个分类器（如SVM），将分类器在测试集上的表现与自监督模型进行比较，来评估所学特征的质量。
Human Action Recognition（人体行为识别）：识别视频中的人们在做什么，以获取预定义动作类别的列表。通常用于从视频中学习到的特征的质量。
为了测试自监督学习中学习到的特征对下游任务的效果，一些方法，例如
- kernel visualization
- feature map visualization
- nearsest-neighbor based approaches
除了以上对所学特征进行定量的评估之外，还有一些定性可视化的方法对自监督学习的特征进行评估（Qualitative Evaluation）：
Kernel Visualization： 定性的可视化通过前置任务学习的第一个卷积层的内核，并比较监督模型的内核。通过比较监督学习模型和自监督学习模型内核的相似性，来评估其有效性。
Feature Map Visualization： 可视化特征图来显示网络的关注区域，较大的激活表示神经网络更关注图像中的相应区域，通常对特征图进行定性可视化，并与监督模型进行比较。
Nearest Neighbor Retrieval： 通常具有相似外观的图像在特征空间中更靠近。最近邻方法用于从自监督学习模型学习的特征的特征空间中找到前K个最近的邻居。
对 Kernels 和 特征图进行可视化
在这里，第一个卷积层的特征的kernels（分别来自于自监督训练和监督训练）被用来做比较。
类似地，不同层的 attention maps 也可以被用来测试模型的有效性。
AlexNet所训练的 attention map
最近相邻撷取
一般来说，相同类的样本在隐藏空间中的位置应该相近。对一个输入的样本，使用最近相邻方法，可以在数据集中使用 top-K 抽取来分析自监督学习的模型是否有效。
将学习到参数用作预训练模型，然后对下游高级任务进行微调，这种迁移学习的能力可以证明所学特征的泛化能力。
选择
1、Shotcuts： 根据自己的数据和任务特点设计辅助任务，常常有事半功倍的效果。比如对于镜头检测任务来说，获取成像色差、镜头畸变以及暗角等信息来构造辅助任务是比较有效的
2、辅助任务的复杂度选择： 之前人们的实验结果表明，辅助任务并不是越复杂越有效，比如图像重组任务中，最优的patch数为9，patch太多会导致每个patch特征过少，并且相邻patch间的差异性不大，导致模型的学习效果并不好
3、模糊性： 模糊性是指设计的辅助任务的标签必须是唯一确定的，不然会给网络学习引入噪声，影响模型性能。比如在动作预测中，这个半蹲的动作就具有二义性，因为其下个状态有可能是蹲下，也有可能是正在站起，标签不具有唯一性
主要方法
1. 基于上下文（Context based）
2. 基于时序（Temporal Based）
3. 基于对比（Contrastive Based）
主流分类
generative methods
能重建=>则能提取好的特征表达
eg：MAE、BERT
contrastive methods
在特征空间上对不同的输入进行分辨
图一：对比学习的直观理解：让原图片和增强的图片变近，让原图片和其他图片变远。
最近，自监督学习结合了生成模型和对比模型的特点：从大量无标签数据中学习表示。
一种流行的方式是设计各种前置任务（pretext task）来让模型从伪标签中来学习特征。例如图像修复、图像着色、拼图、超分辨率、视频帧预测、视听对应等。这些前置任务被证明可以学习到很好的表示。
图二：对比自监督学习训练范式
参考链接：
自监督学习 | (1) Self-supervised Learning入门_CoreJT的博客-CSDN博客_自监督学习
自监督学习 | (2) 一文读懂 Self-Supervised Learning_CoreJT的博客-CSDN博客
对比自监督学习综述 - A Survey of Contrastive Self-Supervised Learning_Xovee的博客-CSDN博客_自监督对比学习
自监督学习（Self-supervised Learning）_乐乐lelele的博客-CSDN博客_自监督学习
有监督、半监督、无监督、弱监督、自监督的定义和区别_dwqy11的博客-CSDN博客_半监督和弱监督
[23] Sermanet et al., Time-contrastive networks: Self-supervised learning from video, 2017.
[24] Tao et al., Self-supervised video representation learning using inter-intra contrastive framework, 2020.