Some of the early work, like self-supervised learning, also uses this contrastive learning method and they really defined related examples fairly interestingly. You run a tracked object tracker over a video and that gives you a moving patch and what you say is that any patch that was tracked by the tracker is related to the original patch. Whereas, any patch from a different video is not a related patch. So that basically gives out these bunch of related and unrelated samples. In figure 11(c), you have this like distance notation. What this network tries to learn is basically that patches that are coming from the same video are related and patches that are coming from different videos are not related. In some way, it automatically learns about different poses of an object. It tries to group together a cycle, viewed from different viewing angles or different poses of a dog.
En passant un tracker d’objets sur une vidéo cela nous donne un patch mobile. Tout patch qui a été suivi par le tracker est lié au patch original. En revanche, tout patch provenant d’une autre vidéo n’est pas un patch apparenté. Cela donne donc un ensemble d’échantillons liés et non liés. Cette notation de distance est visible dans la figure 11(c). Le réseau essaie d’apprendre que les patchs provenant d’une même vidéo sont liés et que les patchs provenant de vidéos différentes ne sont pas liés. D’une certaine manière, il apprend automatiquement les différentes poses d’un objet. Il essaie de regrouper ensemble les images de vélo vu sous différents angles de même pour les images de chien.