representation learning approaches typically rely on images of objects
captured from a single perspective that are transformed using affine
transformations. Additionally, self-supervised learning, a successful pa
该论文提出了一个从多个视角捕捉的无标注视频演示中学习视觉表示的框架，优化了最近提出的自监督学习算法，应用对比学习来增强与任务相关的信息和抑制特征嵌入中的无关信息，验证了所提出的方法在模拟几种机器人任务，包括 pick and place 任务中的应用，评估了学习表示的三个指标：视点对齐，阶段分类和强化学习，在所有情况下，结果都表明与现有方法相比，该方法水平更高，而且训练轮数更少。