用于语义与几何任务的稳定单像素对比学习
计算机视觉与模式识别
2025-12-05 v1
摘要
我们研究了一族稳定的对比损失，用于学习同时捕捉语义和几何信息的像素级表示。我们的方法将图像的每个像素映射到一个过完备描述符，该描述符既具有视角不变性又具有语义意义。它能够在不依赖基于动量的教师-学生训练的情况下，实现图像间的精确点对应。我们在合成2D和3D环境中进行了两个实验，展示了该损失及其产生的过完备表示的特性。
引用
@article{arxiv.2512.04970,
title = {Stable Single-Pixel Contrastive Learning for Semantic and Geometric Tasks},
author = {Leonid Pogorelyuk and Niels Bracher and Aaron Verkleeren and Lars Kühmichel and Stefan T. Radev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.04970},
year = {2025}
}
备注
UniReps Workshop 2025, 12 pages, 8 figures