本論文では，近年の自己教師付き学習の進展を背景に，時空間ジグソーパズルという直感的かつ難易度の高い事前課題をマルチラベル微細粒度分類問題として解くことにより，VADに取り組む．

3つの公的ベンチマークにおいて、最先端の技術を凌駕する性能を示した。特にShanghaiTech Campusでは、再構成や予測に基づく手法に比べ、大きなマージンをもって優れた結果を得ることができました。