Midway Network: Learning Representations for Recognition and Motion from Latent Dynamics

📄 arXiv: 2510.05558v1 📥 PDF

作者: Christopher Hoang, Mengye Ren

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-07

备注: Project page: https://agenticlearning.ai/midway-network/

💡 一句话要点

Midway Network：通过潜在动态学习进行识别和运动的表征学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 自监督学习 潜在动态建模 视频理解 物体识别 运动理解 表征学习 语义分割 光流估计

📋 核心要点

  1. 现有自监督学习方法侧重于为识别或运动单独学习丰富的表征，忽略了二者结合的重要性。
  2. Midway Network通过扩展潜在动态建模，利用中间自顶向下路径推断运动潜在变量，同时进行密集前向预测。
  3. 在自然视频数据集上预训练后，Midway Network在语义分割和光流任务上均优于现有自监督学习方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的自监督学习架构Midway Network，首次仅从自然视频中学习用于物体识别和运动理解的强大视觉表征。该方法通过将潜在动态建模扩展到该领域来实现。Midway Network利用中间自顶向下路径来推断视频帧之间的运动潜在变量，并采用密集的前向预测目标和分层结构来处理自然视频中复杂的多物体场景。在两个大规模自然视频数据集上进行预训练后，Midway Network在语义分割和光流任务上相对于先前的自监督学习方法取得了强大的性能。此外，通过一种基于前向特征扰动的新颖分析方法，证明了Midway Network学习到的动态可以捕获高层对应关系。

🔬 方法详解

问题定义：现有自监督学习方法主要关注于学习用于物体识别或运动理解的表征，而忽略了同时学习两者表征的重要性。在自然视频中，物体识别和运动理解是相互补充的，因此需要一种能够同时学习这两种表征的方法。

核心思路：本文的核心思路是将潜在动态建模扩展到自监督学习领域，从而同时学习用于物体识别和运动理解的表征。通过学习视频帧之间的潜在动态，Midway Network能够捕捉到物体在视频中的运动信息，并将其与物体的视觉特征相结合，从而实现更强大的表征学习。

技术框架：Midway Network的整体架构包含一个编码器、一个运动推断模块和一个解码器。编码器将视频帧编码为视觉特征。运动推断模块利用中间自顶向下路径，根据相邻帧的视觉特征推断运动潜在变量。解码器则利用视觉特征和运动潜在变量重建视频帧。此外，网络还采用了密集的前向预测目标和分层结构，以处理复杂的多物体场景。

关键创新：Midway Network的关键创新在于将潜在动态建模引入到自监督学习中，从而能够同时学习用于物体识别和运动理解的表征。与现有方法相比，Midway Network能够更好地捕捉视频中的运动信息，并将其与视觉特征相结合，从而实现更强大的表征学习。此外，提出的基于前向特征扰动的分析方法，能够有效分析学习到的动态。

关键设计：Midway Network的关键设计包括：1) 中间自顶向下路径，用于推断运动潜在变量；2) 密集的前向预测目标，用于提高表征学习的质量；3) 分层结构，用于处理复杂的多物体场景。损失函数包括重建损失和前向预测损失。网络结构采用卷积神经网络和循环神经网络相结合的方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Midway Network在两个大规模自然视频数据集上进行了预训练，并在语义分割和光流任务上取得了显著的性能提升。例如，在语义分割任务上，Midway Network的性能优于现有的自监督学习方法。此外，通过提出的基于前向特征扰动的分析方法，证明了Midway Network学习到的动态可以捕获高层对应关系。

🎯 应用场景

Midway Network在视频理解领域具有广泛的应用前景，例如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。通过学习物体识别和运动理解的强大表征，Midway Network可以帮助机器更好地理解周围环境，从而实现更智能的决策和控制。该研究的未来影响在于推动视频理解技术的发展，并为各种智能应用提供更可靠的基础。

📄 摘要（原文）

Object recognition and motion understanding are key components of perception that complement each other. While self-supervised learning methods have shown promise in their ability to learn from unlabeled data, they have primarily focused on obtaining rich representations for either recognition or motion rather than both in tandem. On the other hand, latent dynamics modeling has been used in decision making to learn latent representations of observations and their transformations over time for control and planning tasks. In this work, we present Midway Network, a new self-supervised learning architecture that is the first to learn strong visual representations for both object recognition and motion understanding solely from natural videos, by extending latent dynamics modeling to this domain. Midway Network leverages a midway top-down path to infer motion latents between video frames, as well as a dense forward prediction objective and hierarchical structure to tackle the complex, multi-object scenes of natural videos. We demonstrate that after pretraining on two large-scale natural video datasets, Midway Network achieves strong performance on both semantic segmentation and optical flow tasks relative to prior self-supervised learning methods. We also show that Midway Network's learned dynamics can capture high-level correspondence via a novel analysis method based on forward feature perturbation.