We present Masked Feature Prediction (MaskFeat) for self-supervised pre-training of video models. Our approach first randomly masks out a portion of the input sequence and then predicts the feature of the masked regions. We study five different types of features and find Histograms of Oriented Gradients (HOG), a hand-crafted feature descriptor, works particularly well in terms of both performance and efficiency. We observe that the local contrast normalization in HOG is essential for good results, which is in line with earlier work using HOG for visual recognition. Our approach can learn abundant visual knowledge and drive large-scale Transformer-based models. Without using extra model weights or supervision, MaskFeat pre-trained on unlabeled videos achieves unprecedented results of 86.7% with MViT-L on Kinetics-400, 88.3% on Kinetics-600, 80.4% on Kinetics-700, 39.8 mAP on AVA, and 75.0% on SSv2. MaskFeat further generalizes to image input, which can be interpreted as a video with a single frame and obtains competitive results on ImageNet.


翻译:我们首先随机遮蔽部分输入序列,然后预测遮蔽区域特征。我们研究五种不同类型的特征,发现手工艺特征描述仪Ordental Gradients(HOG)的直方图,在性能和效率方面效果特别好。我们观察到,HOG的当地对比正常化对于取得良好结果至关重要,这与早先使用HOG进行视觉识别的工作是一致的。我们的方法可以学习丰富的视觉知识,驱动大型变异器模型。在不使用额外模型重量或监督的情况下,对无标签视频进行预先培训的MaskFeat获得86.7%的空前结果,与MViT-L对Kinitics-400、88.3%对Kinitics-600、80.4%对Kinitics-700、39.8 mAP对AVA和75.0%对SSv2.图像输入的进一步一般化,这可以被解释为带有单一图象框的视频,并获得竞争性的图像结果。

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