V-JEPA官网 – 视频自监督学习模型

V-JEPA（Video Joint Embedding Predictive Architecture，视频联合嵌入预测架构）是 Meta AI 于 2024 年 2 月 15 日发布的一种自监督学习方法，旨在通过观看视频学习世界的表示。它基于 Yann LeCun 在 2022 年提出的 JEPA（联合嵌入预测架构）思想，并将其扩展到视频领域，专注于通过预测视频中被遮挡部分的抽象特征表示来训练视觉编码器。V-JEPA 的核心目标是构建一种像人类一样通过观察学习内部世界模型的 AI 系统，支持广义推理和规划。其设计理念是利用自监督学习从未标注的视频数据中提取丰富表示，模拟人类通过观察世界（如学习物理规则）来理解环境的认知过程。

V-JEPA的特点:

1. 自监督学习，无需标注数据
2. 预测特征而非像素，训练效率高
3. 适配多种任务无需重训
4. 遮罩策略强制学习复杂世界理解
5. 训练和样本效率比生成方法高 1.5 倍至 6 倍
6. 支持细粒度对象交互识别

V-JEPA的功能:

1. 图像分类
2. 动作分类
3. 时空动作检测
4. 细粒度对象交互识别（如区分放下与拿起笔）
5. 学术研究和工业应用
6. 低样本数据场景下的高效适应

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