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V-JEPA：Meta社が開発した視覚モデルで、動画を見ることで物理世界を理解することを学習できる。
Metaの研究者によって開発されたV-JEPAは、特徴予測を通じて動画の視覚的表現を学習することに焦点を当てた、新しい動画自己教師あり学習手法です。この手法の核心的なアイデアは、モデルが...を予測できるようにすることです。
V-JEPAとは何ですか？
V-JEPA（Video Joint-Embedding Predictive Architecture）は、Metaの研究者によって開発された、動画向けの新しい自己教師あり学習手法です。特徴予測を通して動画の視覚表現を学習することに重点を置いています。その核心となるアイデアは、動画内の別の領域（ソース領域x）の特徴表現に基づいて、ある領域（ターゲット領域y）の特徴表現をモデルが予測できるようにすることです。この予測プロセスは、アノテーションや事前学習済みの画像エンコーダなどの外部教師を必要とせず、動画データ自体の構造と内容のみに基づいて実行されます。
V-JEPAは、他の手法とは異なり、自己教師あり学習アプローチを採用しています。これは、欠落したピクセルを埋める方法を生成するのではなく、抽象的な特徴空間内でビデオの欠落部分を予測するものです。手動によるアノテーションの代わりに、この手法は人間のように受動的な観察を通してビデオセグメントの概念的な理解を構築します。
- プロジェクト概要：https://ai.meta.com/blog/v-jepa-yann-lecun-ai-model-video-joint-embedding-predictive-architecture/
- 研究論文：https://scontent-hkg1-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/427986745_768441298640104_1604906292521363076_n.pdf
- GitHubリポジトリ:https://github.com/facebookresearch/jepa
V-JEPAの主な特徴
- 自己指導型学習V-JEPAは、事前学習済みの画像エンコーダ、テキスト、ネガティブサンプル、ピクセルレベルの再構成、その他の外部監視手段に依存しません。ビデオデータ自体からの特徴予測を通して、視覚表現を完全に学習します。
- 特徴予測対象V-JEPAの核心的な目的は、ビデオフレーム間の特徴表現を予測することです。この目的により、モデルはピクセルレベルの情報だけでなく、ビデオの時間的な連続性と空間的な構造を学習することができます。
- ユニオン埋め込みアーキテクチャV-JEPAは、エンコーダ（xエンコーダ）と予測器を含む独自のネットワークアーキテクチャを採用しています。エンコーダはビデオフレームの特徴表現を抽出する役割を担い、予測器はこれらの特徴を用いて対象フレームの特徴を予測します。
- マルチブロックマスキング戦略トレーニング中、V-JEPAはマルチブロックマスキング戦略を用いてビデオフレームを処理します。この手法では、ビデオ内の異なる時点における異なる領域をマスキングすることで、モデルがより堅牢で包括的なビデオ表現を学習するように促します。
- 非常に効率的な事前学習済みデータセットV-JEPAは、HowTo100M、Kinetics-400/600/700、Something-Something-v2などの複数の公開データセットから得られた200万本の動画で構成される大規模データセットで事前学習されています。
- モデルパラメータの調整は不要です。V-JEPAで学習させたモデルは、パラメータ調整を必要とせずに、さまざまな下流タスクで非常に優れた性能を発揮します。つまり、モデルは固定された状態で直接評価することも、最小限の微調整で新しいタスクに適応させることも可能になります。
- タグの効率V-JEPAは、限られたラベル付きデータでも良好な性能を発揮し、ラベル付け効率の面で優位性を示しています。これは、データラベル付けコストが高いシナリオにおいて特に重要です。
- クロスモーダルパフォーマンスV-JEPAは、動作認識や動き分類といった動画タスクにおいて優れた性能を発揮するだけでなく、ImageNet画像分類などの画像タスクにおいても高い競争力を持つ。
- クイックトレーニングV-JEPAはトレーニング中に高い効率性を示し、比較的短時間で効果的な視覚表現を学習するため、大規模なビデオデータセットへの適用が可能となる。
V-JEPAの仕組み
V-JEPAは自己教師あり学習に基づいて動作し、ビデオフレーム間の特徴表現を予測することでモデルを訓練します。
V-JEPAワークフローの詳細な手順は以下のとおりです。
- ビデオ前処理まず、入力ビデオから一連のフレーム（例えば16フレーム）がランダムに抽出され、モデルが処理するのに適した形式に変換されます。これには通常、ビデオフレームの空間解像度をモデルが必要とするサイズ（例えば224×224ピクセル）に調整し、フレームシーケンスを一連の時空間「トークン」に変換することが含まれます。
- エンコーダービデオフレームは、ビジュアルトランスフォーマー（ViT）エンコーダによって処理され、一連の特徴表現に変換されます。エンコーダは通常、複数のトランスフォーマー層で構成され、ビデオフレーム間の空間的および時間的な関係を捉えることができます。
- マスキングビデオフレームの特徴表現において、領域の一部がランダムに選択されてマスキングされ、これらのマスキングされた領域が予測対象として使用されます。マスキングは短距離または長距離で行うことができ、モデルがビデオコンテンツのさまざまなスケールの特徴を学習できるようにします。
- 予測器予測ネットワークは、エンコーダから出力される特徴表現を受け取り、マスクされた領域の特徴を予測しようとします。予測器は通常、ビデオフレーム間の特徴関係を学習することで予測を生成する、狭帯域のTransformerです。
- 損失関数V-JEPAは、予測された特徴量と実際の特徴量の差を測定するために損失関数を使用します。この損失関数は通常L1損失であり、予測された特徴量と目標とする特徴量との間の平均絶対誤差を計算します。
- トレーニングプロセス学習中、モデルはバックプロパゲーションアルゴリズムを用いてエンコーダーと予測器の重みを調整し、損失関数を最小化します。同時に、モデルの安定性を維持するために、指数移動平均（EMA）を用いてエンコーダーの重みを更新します。
- 下流タスクの評価事前学習後、V-JEPAモデルは、動作認識や動き分類など、さまざまな下流タスクで評価できます。これらのタスクでは、モデルは「アテンションプローブ」と呼ばれる軽量ネットワークを通してビデオの特徴表現を抽出し、それを分類やその他のタスクに使用できます。
- 微調整必要に応じて、V-JEPAモデルを特定のタスクに合わせて微調整することができます。これは通常、事前学習済みのモデルに1つ以上の全結合層を追加し、ラベル付きデータセットで学習させることによって行われます。