摘要

多模态自监督学习正日益受到关注，因为它不仅允许在无需人工监督的情况下训练大型网络，还能够在不同模态之间进行数据搜索和检索。在此背景下，本文提出了一种自监督训练框架，该框架学习一个共同的多模态嵌入空间，除了在不同模态之间共享表示外，还强制对语义相似的实例进行分组。为此，我们在训练流程中扩展了实例级对比学习的概念，加入了一个多模态聚类步骤，以捕捉跨模态的语义相似性。所得到的嵌入空间能够实现跨所有模态的样本检索，即使是从未见过的数据集和不同领域中也是如此。为了评估我们的方法，我们在HowTo100M数据集上训练了模型，并在两个具有挑战性的领域中测试了其零样本检索能力，即文本到视频检索和时间动作定位，在四个不同的数据集中展示了最先进的结果。