本文研究了利用自监督学习获取对象集中表示的关键方面，并在 CLEVR 数据集上运行了一些实验来验证我们的见解。我们的结果表明，竞争式注意力对象发现对于学习对象集中表示非常重要。对于训练，我们证明了在潜在空间中应用具有匹配性的对比损失，避免了基于像素的重建。但是，该优化目标对假阴性（重复对象）和假阳性（匹配错误）非常敏感。因此，需要仔细考虑数据增强和负样本选择。

Mar, 2022

该论文提出了一种自监督学习的方法，用于从单目视频中学习物体的表征，并证明其在机器人等实践中具有特殊的用途。

Jun, 2019

本研究提出一种基于图结构推理的对象检测算法，同时考虑了对象的视觉外观、场景语境以及对象之间的关系，并将其视为认知和推理问题，通过实验表明，这种方法确实可以提高对象检测的性能。

Jun, 2018

采用自助学习技术的 “自我监督学习 over sets”(SOS) 方法，从视频数据的对象区域中提取表示对象的图像特征，结合自然数据转换过程中的时空连续性和对象集内在关系，实现了人物自身操作的行为识别，显著提升了多个最先进的视频分类模型的性能。

Apr, 2022

我们提出了一种通过无监督 / 自监督学习训练单阶段目标检测器的创新方法，该方法有潜力彻底改变标注过程，大大减少人工标注所需的时间和成本，并为之前难以实现的研究机会铺平了道路。与现有的主要针对分类任务的无监督学习方法不同，我们的方法承担了目标检测的独特挑战，开创了 intra-image 对比学习与 inter-image 对应的概念，能够获取目标检测所需的重要位置信息。该方法熟练地学习和表示这些位置信息，并生成信息丰富的热图。我们的结果展示了 89.2% 的卓越准确率，在计算机视觉领域的无监督目标检测领域突破性地提高了 15 倍，相比随机初始化。

Feb, 2024

本文提出了一种在非受控环境下从野外拍摄的单张图像中推断人类和物体的空间布局和形状的方法，并证明了尝试联合考虑人类和物体可以通过引入 3D 常识约束来减少可能的 3D 空间配置。

Jul, 2020

研究了多角度自我监督学习中的物体不变表示问题，提出了一种随机原型嵌入方法，并使用多角度一致性正则化来实现该方法。实验表明，该方法能够在已知和未知数据上优于其他自我监督学习方法，并且可以应用于少量数据场景中。

Mar, 2020

本文提出了一种名为 SPA 的两阶段方法，通过受限激活模块（RAM）和自相关图生成模块（SCG）的设计，从分类网络中提取对象结构信息，以实现弱监督对象定位（WSOL），在 CUB-200-2011 和 ILSVRC 两个公共基准测试中，SPA 相对于基准方法有着显著和一致的性能提升。

Mar, 2021

介绍了一种被称为 Loci 的自监督位置和身份追踪系统，通过处理分离的 “何处” 和 “何物” 的槽状编码解决了绑定问题，可以从视频流中有效地提取对象并将其分离成位置和整体组件，从而在概念层面上促进了有效的规划和推理。

May, 2022

本文介绍了一种使用网络图像来扩充人为筛选的物体检测数据集的方法，通过图像匹配来检索网络图像，提出了一种新的学习方法，以获取正和负的边界框的监督信号，从而提高了检测结果。

Jul, 2020