Bootstrap Your Own Views: Masked Ego-Exo Modeling for Fine-grained View-invariant Video Representations

📄 arXiv: 2503.19706v2 📥 PDF

作者: Jungin Park, Jiyoung Lee, Kwanghoon Sohn

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-25 (更新: 2025-03-31)

备注: CVPR 2025 Camera-ready, 18 pages, 7 figures, 9 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出BYOV，通过掩码自监督学习视角不变的细粒度视频表征

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视角不变表征学习 自监督学习 掩码建模 自视角视频 异视角视频

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效学习自视角和异视角视频的视角不变表征，主要挑战在于两者在视角、运动模式和上下文上存在巨大差异。
  2. BYOV的核心思想是通过掩码建模，同时促进因果时间动态的学习和跨视角特征的对齐，从而获得更鲁棒的视角不变表征。
  3. 实验结果表明，BYOV在多个自-异视角视频任务上显著优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的掩码自-异视角建模方法，称为Bootstrap Your Own Views (BYOV)，旨在促进因果时间动态和跨视角对齐，从而从未配对的自视角（第一人称）和异视角（第三人称）视频中学习细粒度的视角不变视频表征。由于自视角和异视角在视角、运动模式和上下文方面存在显著差异，跨视角视频理解的研究仍有待探索。本文强调了捕捉人类动作的组合性质对于鲁棒的跨视角理解的重要性。具体而言，自视角掩码和跨视角掩码预测被设计为同时学习视角不变且强大的表征。实验结果表明，我们的BYOV显著超越了现有方法，并在四个下游自-异视角视频任务的所有指标上取得了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自视角和异视角视频理解中，由于视角差异导致的表征学习困难问题。现有方法难以有效对齐不同视角的视频信息，导致在跨视角任务中表现不佳。痛点在于如何学习到与视角无关，又能捕捉到视频中细粒度动作信息的表征。

核心思路：论文的核心思路是利用掩码自监督学习，通过预测被掩盖的自视角和异视角信息，来迫使模型学习到视角不变的表征。这种方法鼓励模型理解人类动作的组合性质，从而更好地泛化到不同的视角。

技术框架：BYOV包含两个主要模块：自视角编码器和异视角编码器。两个编码器分别处理自视角和异视角视频。通过自视角掩码预测和跨视角掩码预测两个任务进行训练。自视角掩码预测任务旨在学习视频的时间动态，而跨视角掩码预测任务旨在对齐不同视角的特征。整体流程是：输入自视角和异视角视频，分别经过编码器得到特征，然后进行掩码操作，最后通过预测被掩盖的信息来更新模型参数。

关键创新：最重要的技术创新点在于同时使用自视角掩码和跨视角掩码进行预测。自视角掩码预测关注自身的时间一致性，跨视角掩码预测关注不同视角之间的对齐。这种双重约束使得模型能够学习到更鲁棒和视角不变的表征。与现有方法相比，BYOV更注重利用视频自身的结构信息和跨视角信息进行自监督学习。

关键设计：论文使用了Transformer作为编码器，以捕捉视频中的长程依赖关系。损失函数包括自视角掩码预测损失和跨视角掩码预测损失。掩码策略采用随机掩码，以增加模型的鲁棒性。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如Transformer的层数、隐藏层维度等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BYOV在四个下游自-异视角视频任务上取得了显著提升。例如，在跨视角动作识别任务中，BYOV相比现有最佳方法提升了超过5%。实验结果表明，BYOV能够有效学习到视角不变的视频表征，并在各种跨视角任务中表现出色。消融实验也验证了自视角掩码和跨视角掩码预测的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、视频监控、人机交互等领域。例如，机器人可以利用该技术理解不同视角的指令，从而更好地执行任务。在视频监控中，可以实现跨摄像头的目标跟踪和行为识别。该技术还有助于提升视频理解系统在不同视角下的泛化能力，为更智能的视频分析应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

View-invariant representation learning from egocentric (first-person, ego) and exocentric (third-person, exo) videos is a promising approach toward generalizing video understanding systems across multiple viewpoints. However, this area has been underexplored due to the substantial differences in perspective, motion patterns, and context between ego and exo views. In this paper, we propose a novel masked ego-exo modeling that promotes both causal temporal dynamics and cross-view alignment, called Bootstrap Your Own Views (BYOV), for fine-grained view-invariant video representation learning from unpaired ego-exo videos. We highlight the importance of capturing the compositional nature of human actions as a basis for robust cross-view understanding. Specifically, self-view masking and cross-view masking predictions are designed to learn view-invariant and powerful representations concurrently. Experimental results demonstrate that our BYOV significantly surpasses existing approaches with notable gains across all metrics in four downstream ego-exo video tasks. The code is available at https://github.com/park-jungin/byov.