通过高阶运动流进行共轭视觉表征的持续学习

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基于高阶运动流的共轭视觉表征持续学习：CMOSFET模型的研究

学术背景

在人工智能和计算机视觉领域，如何从连续的视觉数据流中进行持续学习（Continual Learning）是一个长期存在的挑战。传统的机器学习方法通常依赖于独立同分布（i.i.d.）的假设，即所有训练数据在训练时是静态且可用的。然而，现实世界中的视觉数据往往是连续的、非独立同分布的，这给模型的训练带来了巨大的困难。此外，现有的无监督学习方法大多依赖于大规模的离线训练数据集，这与人类和动物通过连续体验环境进行学习的方式截然不同。

为了解决这些问题，Simone Marullo、Matteo Tiezzi、Marco Gori和Stefano Melacci等研究人员提出了一种新的无监督持续学习模型，名为CMOSFET（Continual Motion-based Self-supervised Feature Extractor）。该模型的核心思想是通过运动信息来引导特征提取，从而实现从单一视频流中进行在线学习。运动信息在视觉感知中具有重要作用，早期的心理学研究（如Gestalt原则）表明，运动是视觉感知的基本线索之一。因此，CMOSFET模型通过估计多层次的运动流（从传统的光流到高阶运动流）来引导特征的提取，从而实现对视觉表征的持续学习。

论文来源

这篇论文由Simone Marullo（佛罗伦萨大学信息工程系）、Matteo Tiezzi（意大利技术研究院）、Marco Gori和Stefano Melacci（锡耶纳大学信息工程与数学系）共同撰写，并于2025年发表在Neural Networks期刊上。论文的标题为《Continual Learning of Conjugated Visual Representations through Higher-Order Motion Flows》，探讨了如何通过高阶运动流实现视觉表征的持续学习。

研究流程

1. 模型设计

CMOSFET模型的核心是一个双分支神经网络架构，分别用于提取像素级特征和估计像素级运动流。模型的输入是一个连续的帧序列，每一帧的分辨率为W×H。模型的目标是从视频流中逐步提取出鲁棒的特征，并在多个抽象层次上估计运动流。

1.1 多层次特征流

CMOSFET模型在多个层次上提取特征和运动流。每一层的特征提取器（f^l_t）接收来自上一层的输出，并生成当前层的特征表示。同时，每一层的运动流估计器（δ^l_t）基于当前层和前一层的特征，估计出该层的运动流。通过这种方式，模型不仅能够估计传统的低阶光流，还能估计高阶运动流，这些高阶运动流通常与更抽象的特征相关联。

1.2 特征与运动的共轭关系

CMOSFET模型的一个重要创新在于特征与运动流的共轭关系。具体来说，模型通过一个共轭损失函数（L^l_conj）来约束特征和运动流的一致性。该损失函数由三个部分组成：（i）当前层的特征与运动流的一致性；（ii）当前层的特征与第一层运动流的一致性；（iii）当前层的运动流与上一层的特征的一致性。通过这种方式，模型能够确保特征和运动流在不同层次上保持一致。

2. 自监督对比学习

为了避免模型陷入平凡解（如生成空间上均匀的特征），CMOSFET引入了一种自监督的对比损失函数（L^l_self）。该损失函数基于运动信息来确定正样本对和负样本对。具体来说，正样本对由运动模式相似的像素组成，而负样本对则由运动模式不同的像素组成。通过这种方式，模型能够通过运动信息来增强特征的判别能力。

2.1 采样策略

由于对比损失的计算复杂度较高，CMOSFET采用了一种基于运动和特征的采样策略。具体来说，模型根据运动信息和特征的激活情况来选择一组像素进行对比学习。这种采样策略不仅能够降低计算成本，还能确保模型关注到视频流中的重要区域。

3. 时间上的学习

CMOSFET模型通过在线学习的方式处理每一对连续帧。模型通过一个快速学习者（GRA）和一个慢速学习者（EMA）来实现时间上的稳定性。快速学习者通过梯度下降更新参数，而慢速学习者通过指数移动平均（EMA）的方式更新参数。通过这种方式，模型能够在保持学习能力的同时，减少灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）的问题。

主要结果

1. 实验设置

CMOSFET模型在多个视频流上进行了评估，包括合成的3D环境视频和真实世界的视频。实验的主要目标是通过像素级分类任务来评估模型的特征提取能力。具体来说，模型在无监督学习阶段提取特征，并在后续的评估阶段使用这些特征进行分类。

2. 定量结果

实验结果表明，CMOSFET模型在多个视频流上均优于现有的无监督持续学习模型。特别是在真实世界视频（如rat和horse）上，CMOSFET的表现显著优于其他模型。此外，CMOSFET模型的参数数量较少，仅为2.3M，远低于其主要竞争对手（17.8M），这表明CMOSFET能够生成更紧凑且具有判别性的特征表示。

3. 定性结果

通过可视化分析，研究人员发现CMOSFET模型能够准确地估计出视频中的运动流，并生成具有判别性的特征表示。特别是在复杂背景下的视频中，CMOSFET能够有效地分离出目标物体，并在分类任务中表现出色。

结论与意义

CMOSFET模型通过引入多层次运动流和自监督对比学习，成功实现了从单一视频流中进行无监督持续学习。该模型不仅能够生成具有判别性的特征表示，还能在多个抽象层次上估计运动流。实验结果表明，CMOSFET在多个视频流上的表现优于现有的无监督持续学习模型，并且在真实世界视频上也表现出色。

研究的亮点

  1. 多层次运动流：CMOSFET模型通过估计多层次的运动流，实现了对视觉表征的持续学习。这一创新使得模型能够从不同抽象层次上捕捉视频中的运动信息。
  2. 自监督对比学习：通过引入基于运动信息的对比损失函数，CMOSFET能够避免平凡解，并生成具有判别性的特征表示。
  3. 在线学习与时间稳定性：CMOSFET通过快速学习者和慢速学习者的结合，实现了在线学习的时间稳定性，减少了灾难性遗忘的问题。

未来工作

尽管CMOSFET模型在多个视频流上表现出色，但仍存在一些局限性。例如，模型在处理强运动背景或静态场景时可能会遇到困难。未来的研究可以进一步探索如何结合更先进的持续学习策略，以应对更长的视频流或更多的物体类别。此外，研究人员还可以探索如何将CMOSFET应用于其他视觉任务，如目标检测和语义分割。

总结

CMOSFET模型通过引入多层次运动流和自监督对比学习，成功实现了从单一视频流中进行无监督持续学习。这一研究不仅为计算机视觉领域的持续学习提供了新的思路，还为未来的人工智能系统设计提供了重要的参考。