V-JEPA（Video Joint-Embedding Predictive Architecture，视频联合嵌入预测架构）是由Meta的研究人员推出的一种新型的视频自监督学习方法，它专注于通过特征预测来学习视频的视觉表示。这种方法的核心思想是让模型能够预测视频中一个区域（称为目标区域y）的特征表示，这个预测基于另一个区域（称为源区域x）的特征表示。这种预测过程是在没有外部监督（如标注或预训练图像编码器）的情况下进行的，完全依赖于视频数据本身的结构和内容。

V-JEPA 的与众不同之处在于它的自我监督学习方法，该方法可以预测抽象特征空间内视频的缺失部分，而不是填充缺失像素的生成方法。该技术不是通过手动标注，而是通过像人类一样的被动观察来建立对视频片段的概念理解。

V-JEPA的工作原理基于自监督学习，它通过预测视频帧之间的特征表示来训练模型。

V-baidu09JEPA：Meta推出的视觉模型，可以通过观看视频来学习理解物理世界 第1张
（图片来源网络，侵删）

以下是V-JEPA工作流程的详细步骤：

V-baidu09JEPA：Meta推出的视觉模型，可以通过观看视频来学习理解物理世界 第2张
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