作者：人民中科研发中心张朝
摘要:在过去的很长时间里，计算机视觉领域依靠大规模的有标注数据集取得了很大的成功，特别是卷积神经网络的应用，使得视觉各子领域实现了跨越式发展，学术界和工业界开始投入大量的研究和应用，一度使大家相信，人工智能的大厦即将建成。然而，最近关于自监督学习（Self-supervisedLearning，SSL）、Transformer、MLP等在学术界的研究成为热点，特别是Transformer和MLP的进击，大有要将监督学习和卷积结构拍死在沙滩上的节奏，作者相信，计算机视觉（CV）领域正在进入新的变革时代。
本文主要聚焦于CV领域自监督学习的相关内容，包含基本概念，与视觉各领域的关系和应用，以及当前的进展和一些思考，关于具体的自监督学习方法原理和技术有太多的文章进行解读，本文暂不涉及，力求从其他角度去观察自监督学习的特点和当前的局限性，分析总结经验，以求能给大家更多创新的想法启发。由于作者本人也有很大的局限性，一些观点不免有偏颇，还望各位大佬批评指正。
一、自监督学习介绍
AAAI会议上，YannLeCun做了自监督学习的报告，表示自监督学习是人工智能的未来。从年底至今，MoCo系列，SimCLR，BYOL等一系列方法等井喷发展，通过无标注数据集达到了有标注数据集上的效果，几乎所有的下游任务都获得收益，使其成为了CV各领域的研究热门。自监督学习的优势，就是可以在无标签的数据上完成训练，而监督学习需要大量的有标签数据，强化学习需要与环境的大量交互尝试，数据为王的时代，此特点也使得大家充分相信自监督学习才是人工智能的发展方向。
自监督学习是与大家熟悉的监督学习和无监督学习的新名词，该类方法最早归类于无监督学习的范畴。关于自监督学习的概念，Paperwithcode[1]给出的定义是，使用无标注数据用自我监督的方式学习一种表示的方法，具体方式是通过学习一个替代任务（pretexttask）的目标函数来获取特征表示。替代任务可以是一个预测类任务、生成式任务、对比学习任务。替代任务的监督信息来源是从数据本身获得的。举个栗子，替代任务可以是图片上色，图片抠图位置预测，视频帧顺序预测等。或者我们从结果反推方法，对于自监督来说，数据本身是没有标签的，我们需要通过自行设计任务来确定数据的标签。例如下图[2]中把图片中扣出9个块，让模型预测每个块的位置，对每个块自动构建标签的过程就是生成标签的过程，预测位置的工作就是替代任务。
图1图像块相对位置预测
近来热门且效果出色的自监督模型MoCo系列、SimCLR等，除去BYOL和SimSiam舍弃了负样本数据，基本都是采用正负样本对间对比的方式来构建，BYOL和SimSiam也构建了两个网络间的对比形式，都属于对比学习（ContrastiveLearning）任务的范畴，可以说，当前的自监督学习的火热就是对比学习自监督方法的火热。其基本原理，是采用Siamese形式的网络结构，通过输入正负样本对数据，计算网络两个分支的输出的损失，以使网络能够学习到可以将相似样本拉近，不相似样本拉远的特征。自动构建标签的过程，就是常用的各种数据增强方法，如下图[3]，原始图采用随机裁剪、颜色变换、模糊等方式构造相似样本对，而不同的原图或者增强后图像即是非相似样本对。训练得到的对比学习网络，在迁移到下游任务（分类、检测、分割）等数据集时，表现达到了可以媲美监督学习模型的效果。
图2SimCLR使用的数据增强方法
基于对比的自监督方法发展史如下图所示，选取了几个受
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