通过利用大型语言模型的生成和评估能力，我们提出了 SemCSR，一种语义感知的对比句子表示框架，可以自动构建高质量的 NLI 风格语料库，并将生成的句子对纳入对比句子表示模型的学习，实验证明了我们提出的框架在使用大型语言模型学习更好的句子表示方面的有效性。

Oct, 2023

通过引入样本对间对比学习和原型 - 样本对比学习，提出了一种新颖的语义感知双对比学习框架，通过联合训练三个模块，准确捕捉与图像内容相关的判别性标签级特征，并在五个具有挑战性的大规模公共数据集上实验证明了该方法的有效性优于现有技术。

Jul, 2023

本研究考虑应用监督对比学习提高语义分割中多尺度特征的判别能力，并通过有效的采样过程与跨尺度对比学习方法进一步提高模型性能。

Mar, 2022

自我监督的 3D 表示学习旨在从大规模未标记的点云中学习有效的表示。我们提出了 GroupContrast，一种将分段分组和语义感知对比学习相结合的新方法，通过分段分组提高语义一致性并为后续的对比表示学习提供语义指导，从而减轻了 “语义冲突” 问题。

Mar, 2024

本文提出了一种基于多任务框架和序列到序列模型的语义解析方法，旨在解决语料数据不足限制，较少标注数据任务可以通过从大量标注数据任务中传递学习的方式得到提升，实验结果在自己的数据集中获得了 1.0% 到 4.4% 的准确度提升，在 ATIS 语义解析任务中，准确度提升了 2.5% 到 7.0%。

Jun, 2017

通过提出的 Contextrast 方法，该论文在语义分割方面取得了显著的改进，能够捕捉到本地 / 全局上下文以及它们之间的关系，并通过利用细节解决边界区域的分割问题。

Apr, 2024

本研究提出了一种简单而有效的对比学习框架来解决 Contrastive Self-supervised Learning (CSL) 中样本不足问题，将同一个输入的不同视角拉近，不同输入的视角推远，提高了视觉表征的质量，并在 ImageNet-1K 数据集上表现出了超越完全监督训练版本的性能。

Aug, 2022

本研究提出了一种半监督语义分割的新方法，采用对比学习模块，通过维护持续更新的内存库，将具有相同类别的样本的像素级特征表示相似，通过端到端的训练，优化标注和未标注数据的特征，能够在公共基准测试中取得比半监督语义分割和半监督领域适应的现有技术更好的表现，尤其在标注数据较少的情况下有更大的提升。

Apr, 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

本文提出了一种新的细粒度语义增强的图对比学习方法（FSGCL），采用基于图形的结构构造，提取具有不同语义的图形，并从模型训练的角度进一步增强对细粒度语义的利用。实验表明，相对于现有的方法，所提出的 FSGCL 方法具有更好的性能。

Apr, 2023