V-JEPA（Video Joint-Embedding Predictive Architecture）是由Meta推出的一种新型视频自监督学习模型，能够通过观看视频自主学习物理世界的视觉表示，无需外部标注数据。
一、主要功能
V-JEPA的主要功能是通过自监督学习的方式，从视频数据中提取鲁棒的视觉特征表示，用于多种视觉任务。它能够学习视频中的时间连续性和空间结构，支持动作识别、运动分类、图像分类等下游任务，并且在少量标注数据的情况下也能表现出色。
二、技术原理
V-JEPA基于自监督学习框架，通过预测视频帧之间的特征表示来训练模型。其工作流程包括以下步骤：
视频预处理：从输入视频中随机抽取一系列帧（如16帧），并将其转换为空间-时间“tokens”。
编码器（Encoder）：使用视觉Transformer（ViT）将视频帧转换为特征表示，捕捉帧之间的空间和时间关系。
掩蔽（Masking）：随机选择部分区域进行掩蔽，这些区域作为预测目标。
预测器（Predictor）：基于编码器输出的特征，预测被掩蔽区域的特征。
损失函数：使用L1损失计算预测特征与实际特征的差异，并通过反向传播调整权重。
训练过程：通过EMA（指数移动平均）更新编码器权重，保持模型稳定性。
下游任务评估：预训练完成后，可通过轻量级网络提取特征，用于分类等任务。
微调（Fine-tuning）：在特定任务上添加全连接层并进行训练，以适应新任务。
三、应用场景
V-JEPA广泛应用于以下场景：
动作识别与运动分类：能够识别视频中的动作和运动模式。
图像分类：在ImageNet等图像分类任务中表现出色。
视频内容理解：用于视频编辑、视频推荐等场景。
低标注数据环境：在标注数据有限的情况下，能够快速适应新任务。
四、使用方法
预训练模型获取：从Meta官方GitHub代码库下载预训练模型。
数据准备：准备视频数据集，如HowTo100M、Kinetics等。
模型训练：使用预训练模型作为基础，根据具体任务进行微调。
下游任务部署：将模型应用于动作识别、图像分类等任务。
五、适用人群
V-JEPA适用于以下人群：
计算机视觉研究人员：用于研究视频理解、自监督学习等方向。
AI工程师：开发视频分析、图像分类等应用。
数据科学家：处理大规模视频数据，探索新的视觉任务。
机器学习爱好者：学习和实践自监督学习技术。
六、优缺点介绍
优点：
无需外部标注数据：完全依赖视频数据自身结构，降低标注成本。
高效预训练：在大规模数据集上表现出色，训练效率高。
跨模态性能：不仅适用于视频任务，还能用于图像分类等任务。
鲁棒性强：通过多块掩蔽策略，学习到全面的视频表示。
缺点：
计算资源需求高：预训练需要大量计算资源。
模型复杂度高：基于Transformer架构，对硬件要求较高。
微调依赖：虽然无需大量微调，但在特定任务上仍需一定调整。
分类标签：计算机视觉、自监督学习、视频分析、图像分类、AI工具
项目介绍：https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/
论文地址：https://scontent-hkg1-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/427986745_768441298640104_1604906292521363076_n.pdf
https://arxiv.org/abs/2502.11831
GitHub代码地址：https://github.com/facebookresearch/jepa
说明：https://x.com/ylecun/status/1893390416185008194