我们提出了一种自监督的，单视图三维重建模型，通过 2D 图像和物体的轮廓预测目标物体的 3D 网格形状、纹理和相机姿势，该方法不需要三维监督，手动注释的关键点，物体的多视图图像或先前的 3D 模板，通过自监督地学习分类特定图像的部分分割，我们可以在重建网格与原始图像之间有效强制实现语义一致性，从而大大减少了模型在预测物体形状、纹理和相机姿态时的歧义，并且我们的模型可以不需要这些标签而轻松地推广到各种物体类别。

Mar, 2020

通过在训练过程中直接强制将强大的三维结构先验性知识融入模型，我们提出了一种新的方法来加强现有的自监督学习方法，并通过一系列数据集实验证明了我们的三维感知表示比传统的自监督基线更加稳健。

Jun, 2024

本文探讨机器人行动的基本局限性和现有的视觉表征学习方法存在的问题，并提出利用语义三维关键点作为视觉表征的方法，通过半监督训练，使其精度达到毫米级别，能够帮助定义强化学习的奖励函数并作为代理训练的有效表征。

Sep, 2020

该研究提出了一种基于变分自编码器的语义表示方法，实现了对三维语义地图的实时增量建立与空间一致的语义标签融合，可以用于单目关键帧语义映射系统，并能够实现对位姿、几何和语义的联合优化。

Mar, 2019

本文提出了在无监督单目深度估计中引入跨域语义信息以提高几何表示的新思路，包括度量学习方法和特征融合模块，并在 KITTI 数据集上全面评估，在弱质地区和物体边界的监督限制下，本文提出的方法优于现有技术。

Aug, 2021

本文研究自监督学习中如何直接运用语义结构来指导几何表示的学习，提出了一种新的基于预训练语义分割网络和像素自适应卷积的架构，并使用两阶段训练过程来克服动态对象上的常见语义偏差。结果表明该方法在所有像素、细节和语义类别上都优于现有方法，实现了自监督单目深度预测的最新水平。

Feb, 2020

提出新的几何学视觉相似性学习范式，将拓扑不变性的先验性质嵌入到 3D 医学图像的图像相似度测量中，以实现具有一致性的表示语义区域，从而提高内场、相场和全局 - 局部转移能力。

Mar, 2023

本文探讨了自我监督的球面视图综合方法对于学习单目 360 度深度的可行性，并利用几何形式提出了水平和垂直基线、三目的结果。同时，本研究还展示了在等距矩形域内应用传统 CNN 的表现更佳的方法，并利用地面真实深度数据进行比较，结果表明①替代性研究方向可能更适合实现更高质量的深度感知。

Sep, 2019

本文提出了一种语义感知的细粒度对应方法，该方法融合了基于图像和基于像素的自监督学习方法来提高任务的性能，在视频对象分割、人体姿态跟踪和人体部分跟踪等视觉对应任务上超过了以往基于卷积神经网络的最新自监督方法。

Jul, 2022

本文介绍了自监督学习在减少人工标注数据用于训练深度神经网络方面的应用，并指出了该方法对于几何定向任务，如语义匹配和部件检测的可扩展性，同时展示了自监督预训练网络在学习语义对象部件方面相较于其它预训练选项所需较少的监督，并且这种预训练对于语义对象匹配非常优秀。

Apr, 2018