摘要
我们介绍了CrissCross，这是一种用于学习音视频表示的自监督框架。在该框架中，我们引入了一个新颖的概念，即除了学习模态内的关系和标准的“同步”跨模态关系外，CrissCross还学习“异步”跨模态关系。通过深入研究，我们发现放松音频和视觉模态之间的时间同步性，网络可以学习到强大的泛化表示，这些表示对多种下游任务非常有用。为了预训练我们的解决方案，我们使用了3个不同规模的数据集：Kinetics-Sound、Kinetics400和AudioSet。所学的表示在多个下游任务上进行了评估，包括动作识别、声音分类和动作检索。实验结果表明，在UCF101和HMDB51的动作识别和动作检索任务上，以及ESC50和DCASE的声音分类任务上，CrissCross的表现要么优于当前最先进的自监督方法，要么与之相当。此外，在Kinetics-Sound数据集上预训练时，CrissCross的表现超过了完全监督的预训练方法。项目的代码和预训练模型可在项目网站上获取。