本论文介绍了一种半监督机器视觉框架，使用对比学习和注释数据来有效地解决在火星图像数据的分类和分割任务中面对的挑战，并通过在有标注和无标注数据上的学习来提高模型性能和优化处理火星数据的效果。

Jun, 2022

本研究提出了一种半监督学习方法，利用无监督对比预训练，实现了火星表面的多任务语义分割。实验证明使用混合域训练集可以显著提高模型在多个火星探测任务中的准确性。提供不同损失函数的加权方法可显著提高模型对于稀有类别的识别率。

Sep, 2022

本研究旨在将对比学习方法应用于地理定位的数据集上，通过利用遥感数据的时空结构设计预处理任务和构建时空正对来消除对比学习和监督学习之间的差距，并在遥感图像分类、目标检测和语义分割等任务上展示该方法的有效性，同时还表明该方法可以应用于地理标记的 ImageNet 图像并提高相应任务的性能。

Nov, 2020

本文介绍对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督机器学习算法，可从多维数据集中提取信息，特别适用于天文学中的已知仪器效应去除和使用有限数量标签进行监督分类和回归，是开展天文学基础模型的一个有前途的途径。

Jun, 2023

文章提出了一种基于位置的对比学习 (PCL) 框架，用于从未标记的医学图像数据中生成对比数据对，以改善在医学图像分割中存在的假阴性对的问题，并在 CT 和 MRI 数据集上得到了实验验证。

Jun, 2021

本文提出了一种语义对比学习的方法（SCL），将距离的聚类结构引入到无标注数据的特征空间中，并通过优化实例视觉相似性和聚类决策边界的一致性来推理出语义上的实体类别，以在发现未知类别决策边界方面具有显着优势。实验证明，SCL 在六个物体识别基准测试中优于最先进的对比学习和深度聚类方法，尤其是在更具挑战性的精细和较大的数据集上。

Mar, 2021

本论文提出了一个统一的异构学习框架，通过结合加权无监督对比损失和加权有监督对比损失来解决对比学习中的假阴性对问题，从而模拟多种异构性的数据。实验结果表明，该方法在模拟复杂数据时具有较好的效果和高效性。

May, 2021

提出了一种基于弱监督对比学习的框架 (WCL)，该框架使用两个投影头进行正则的实例区分任务，一头使用基于图形的方法找到相似的样本并生成弱标签，另一头使用这些弱标签进行有监督的对比学习任务，以拉近相似图像之间的距离。WCL 旨在解决现有对比学习框架中的类冲突问题，并在不同的数据集上提高了自监督表示品质，尤其是在半监督学习中达到了新的最优结果。

Oct, 2021

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。

Jan, 2022

本文提出了一种理论框架以分析对比学习的算法，并引入潜在类别假设，该框架使我们能够在平均分类任务上证明学习表示的性能。同时，该文还表明，学习表示可以降低下游任务的（标记）样本复杂度。

Feb, 2019