Visual Pre-Training on Unlabeled Images using Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.11967v1 📥 PDF

作者: Dibya Ghosh, Sergey Levine

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-06-13

💡 一句话要点

提出基于强化学习的无标签图像预训练方法以提升特征学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无标签学习 强化学习 自监督学习 特征学习 图像预训练 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的自监督图像预训练方法在特征学习上存在不足，难以有效利用无标签数据。
  2. 本文提出将无标签图像数据的预训练视为强化学习问题，通过价值函数训练代理进行图像转换。
  3. 实验结果显示，在多种数据集上进行无标签图像训练时，特征表示能力显著提升。

📝 摘要（中文）

在强化学习中，基于价值的算法学习将每个观察与可能达到的状态和奖励关联。我们观察到许多自监督图像预训练方法与此相似：学习将图像的裁剪与附近视图关联。本文将无标签图像数据的预训练直接视为强化学习问题，训练一个通用价值函数，代理通过改变视角或添加图像增强来转换图像。这种学习方式类似于裁剪一致性自监督，但通过奖励函数提供了一个简单的杠杆，以利用策划的图像或弱标注的标题来塑造特征学习。实验表明，在野外无标签图像上训练时，表示能力得到了提升，包括视频数据（如EpicKitchens）、场景数据（如COCO）和网络爬虫数据（如CC12M）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有自监督图像预训练方法在无标签数据利用上的不足，尤其是在特征学习的有效性方面。现有方法往往无法充分挖掘无标签图像中的潜在信息。

核心思路：论文的核心思路是将无标签图像的预训练过程视为一个强化学习问题，通过训练一个价值函数，使代理能够通过改变视角或添加图像增强来学习特征。这种设计使得特征学习过程更具灵活性和适应性。

技术框架：整体架构包括一个强化学习代理，该代理在动态系统中操作，通过图像的不同视角和增强方式进行训练。主要模块包括状态表示、动作选择和奖励反馈机制。

关键创新：最重要的技术创新在于将图像预训练与强化学习结合，利用奖励函数来引导特征学习。这与传统的自监督学习方法本质上有所不同，后者通常依赖于静态的损失函数。

关键设计：在参数设置上，设计了适应性奖励机制以优化特征学习效果。损失函数结合了裁剪一致性和奖励反馈，网络结构则采用了深度卷积网络以增强特征提取能力。通过这些设计，模型能够更好地适应不同类型的无标签图像数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用该方法在EpicKitchens、COCO和CC12M等数据集上训练的模型，其特征表示能力相比于传统方法有显著提升，具体表现为在多个下游任务上取得了更高的准确率和更好的泛化性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的图像分类、目标检测和视频理解等任务。通过有效利用无标签数据，能够显著降低对标注数据的依赖，提升模型的泛化能力和适应性。未来，该方法有望在大规模无标签数据的处理和分析中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In reinforcement learning (RL), value-based algorithms learn to associate each observation with the states and rewards that are likely to be reached from it. We observe that many self-supervised image pre-training methods bear similarity to this formulation: learning features that associate crops of images with those of nearby views, e.g., by taking a different crop or color augmentation. In this paper, we complete this analogy and explore a method that directly casts pre-training on unlabeled image data like web crawls and video frames as an RL problem. We train a general value function in a dynamical system where an agent transforms an image by changing the view or adding image augmentations. Learning in this way resembles crop-consistency self-supervision, but through the reward function, offers a simple lever to shape feature learning using curated images or weakly labeled captions when they exist. Our experiments demonstrate improved representations when training on unlabeled images in the wild, including video data like EpicKitchens, scene data like COCO, and web-crawl data like CC12M.