盡管自監(jiān)督學(xué)習(xí)已在計算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了諸多突破，落地應(yīng)用于多個核心任務(wù)與行業(yè)場景，但在面對更復(fù)雜的視覺數(shù)據(jù)、更精細(xì)的任務(wù)需求時，仍面臨諸多挑戰(zhàn)——這些挑戰(zhàn)直接影響了自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步規(guī)?；瘧?yīng)用，需要結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢與實際場景需求，針對性優(yōu)化完善，推動自監(jiān)督學(xué)習(xí)持續(xù)創(chuàng)新，讓計算機(jī)視覺模型的“自主學(xué)習(xí)”能力進(jìn)一步提升。

（一）現(xiàn)存挑戰(zhàn)：四大核心難題亟待突破

1. pretext 任務(wù)設(shè)計缺乏通用性，適配性有限：目前，自監(jiān)督學(xué)習(xí)的pretext 任務(wù)設(shè)計往往針對特定的視覺數(shù)據(jù)（如靜態(tài)圖像、視頻）、特定的任務(wù)場景（如圖像分類、目標(biāo)檢測），缺乏通用性——一種pretext 任務(wù)適用于靜態(tài)圖像，可能不適用于視頻；適用于圖像分類，可能不適用于語義分割。例如，圖像旋轉(zhuǎn)判斷任務(wù)適用于靜態(tài)圖像的特征學(xué)習(xí)，但無法用于視頻的動態(tài)特征學(xué)習(xí)；視頻幀順序判斷任務(wù)適用于視頻的時序特征學(xué)習(xí)，但無法用于靜態(tài)圖像的空間特征學(xué)習(xí)。這種缺乏通用性的問題，導(dǎo)致自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型難以適配多種視覺數(shù)據(jù)、多種任務(wù)場景，需要為不同場景設(shè)計不同的pretext 任務(wù)，增加了模型的研發(fā)成本與復(fù)雜度。

2. 復(fù)雜場景下的特征學(xué)習(xí)能力不足：自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型在簡單場景、常規(guī)數(shù)據(jù)（如清晰圖像、正常光照視頻）中，能夠?qū)W習(xí)到較好的通用特征，但在復(fù)雜場景、復(fù)雜數(shù)據(jù)（如極端天氣圖像、低光照視頻、模糊圖像、遮擋圖像）中，特征學(xué)習(xí)能力不足，泛化能力下降。例如，在暴雨、大霧等極端天氣場景中，衛(wèi)星影像、行車圖像存在嚴(yán)重的模糊、噪聲干擾，自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型難以挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，無法學(xué)習(xí)到有效的通用特征，導(dǎo)致模型性能大幅下降；在遮擋圖像中（如人臉被口罩遮擋、物體被其他物體遮擋），自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型難以提取到完整的目標(biāo)特征，影響模型的識別精度。

3. 模型訓(xùn)練復(fù)雜度高，輕量化部署困難：目前，主流的自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型（如MoCo v3、SimCLR v2、TimeSformer SSL）均基于深度學(xué)習(xí)、Transformer架構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)數(shù)量多，計算量巨大，需要高性能的計算設(shè)備（如GPU、TPU）才能完成訓(xùn)練與推理。這導(dǎo)致自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型難以部署在輕量化設(shè)備上（如嵌入式設(shè)備、邊緣設(shè)備、小型機(jī)器人），限制了其在移動端、邊緣端場景的應(yīng)用。例如，小型智能監(jiān)控設(shè)備、便攜式醫(yī)療影像分析設(shè)備，由于硬件計算能力有限，無法部署復(fù)雜的自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，難以實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)與精準(zhǔn)處理。

4. 監(jiān)督信號質(zhì)量參差不齊，影響模型性能：自監(jiān)督學(xué)習(xí)的監(jiān)督信號（偽標(biāo)簽）是自動生成的，難免會出現(xiàn)錯誤、偏差，尤其是在復(fù)雜數(shù)據(jù)、小眾場景中，監(jiān)督信號的質(zhì)量參差不齊，會影響模型的特征學(xué)習(xí)與性能優(yōu)化。例如，在圖像拼圖還原任務(wù)中，當(dāng)圖像背景復(fù)雜、紋理相似時，模型生成的偽標(biāo)簽（小塊正確位置）可能存在偏差；在對比學(xué)習(xí)中，當(dāng)正樣本、負(fù)樣本的相似性難以區(qū)分時，模型生成的監(jiān)督信號可能存在錯誤，導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到錯誤的特征，影響模型性能。

（二）優(yōu)化思路：針對性突破核心難題

1. 研發(fā)通用pretext 任務(wù)，提升場景適配性：① 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、視頻、文本），設(shè)計通用的pretext 任務(wù)，實現(xiàn)“一種任務(wù)適配多種數(shù)據(jù)、多種場景”。例如，設(shè)計“多模態(tài)對比學(xué)習(xí)任務(wù)”，同時挖掘圖像、視頻、文本之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，讓模型能夠?qū)W習(xí)到跨模態(tài)的通用特征，適配靜態(tài)圖像、視頻等多種數(shù)據(jù)，以及圖像分類、視頻理解等多種任務(wù)；② 引入自適應(yīng)pretext 任務(wù)生成機(jī)制，讓模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)類型、場景需求，自主生成適配的pretext 任務(wù)，無需人工設(shè)計，提升模型的通用性與適配性。例如，模型能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)是靜態(tài)圖像還是視頻，自主選擇圖像旋轉(zhuǎn)判斷或視頻幀順序判斷任務(wù)，實現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

2. 優(yōu)化復(fù)雜場景特征學(xué)習(xí)能力，提升泛化能力：① 引入數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，針對復(fù)雜場景、復(fù)雜數(shù)據(jù)（如極端天氣、低光照、模糊圖像），生成大量虛擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升模型對復(fù)雜場景的適應(yīng)能力。例如，通過生成式模型（GAN、擴(kuò)散模型），生成暴雨、大霧、低光照等復(fù)雜場景的圖像、視頻數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)復(fù)雜場景下的通用特征，降低模糊、噪聲帶來的影響；② 優(yōu)化特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，引入抗模糊、抗噪聲、抗遮擋的模塊（如模糊核估計模塊、噪聲抑制模塊、注意力遮擋修復(fù)模塊），提升模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的特征提取能力。例如，在CNN網(wǎng)絡(luò)中加入注意力遮擋修復(fù)模塊，自動識別圖像中的遮擋區(qū)域，修復(fù)遮擋部分的特征，提升模型對遮擋圖像的特征提取能力。

3. 模型輕量化設(shè)計，推動邊緣端部署：① 采用模型量化、剪枝、蒸餾等輕量化技術(shù)，減少自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的參數(shù)數(shù)量與計算量，在保證模型性能的前提下，提升模型的推理速度。例如，通過量化技術(shù)將模型的浮點(diǎn)型參數(shù)轉(zhuǎn)換為整型參數(shù)，減少計算量與內(nèi)存占用；通過剪枝技術(shù)刪除模型中的冗余網(wǎng)絡(luò)層與參數(shù)，簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；通過知識蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的知識遷移到輕量化模型中，實現(xiàn)輕量化與高精度的平衡；② 研發(fā)專為邊緣端設(shè)計的輕量化自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，適配邊緣設(shè)備的計算能力。例如，基于MobileNet、ShuffleNet等輕量化網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計輕量化的對比學(xué)習(xí)、時序特征融合模塊，實現(xiàn)自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的輕量化部署，讓模型能夠在嵌入式設(shè)備、小型機(jī)器人上實時運(yùn)行。

4. 優(yōu)化監(jiān)督信號質(zhì)量，提升模型性能：① 引入監(jiān)督信號過濾與修正機(jī)制，讓模型能夠自主識別偽標(biāo)簽中的錯誤、偏差，自動過濾錯誤的監(jiān)督信號，修正偏差較大的偽標(biāo)簽，提升監(jiān)督信號的質(zhì)量。例如，在聚類自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，引入異常檢測算法，識別聚類結(jié)果中的異常樣本，過濾錯誤的偽標(biāo)簽；在對比學(xué)習(xí)中，引入相似性評估算法，評估正樣本、負(fù)樣本的相似性，修正不合理的樣本劃分；② 結(jié)合少量標(biāo)注數(shù)據(jù)，對自動生成的監(jiān)督信號進(jìn)行校準(zhǔn)，提升監(jiān)督信號的準(zhǔn)確性。例如，利用1%-5%的標(biāo)注數(shù)據(jù)，對偽標(biāo)簽進(jìn)行校準(zhǔn)，修正錯誤的偽標(biāo)簽，讓監(jiān)督信號更接近真實標(biāo)簽，進(jìn)而提升模型的特征學(xué)習(xí)效果與性能。