本研究提出了一种新方法，通过语言描述控制对象中心表示学习，解决了现有模型可控性不足的问题。该方法能够在复杂场景中提取特定对象的表示，并在视觉语言任务中表现优异。

本研究探讨了控制和强化学习中的对象表示，介绍了Transporter神经网络架构，并提出了多种关键点检测和3D对象重建方法。通过无监督学习和自监督学习框架，提高了关键点匹配精度，实现了复杂环境下的物体检索和姿态估计。

我们开发了一种新的网络架构，利用大脑可访问的信息进行训练，能够同时学习从图像中分割对象、推断其三维位置和感知深度，有效地学习对象的表示。

本文介绍了一种名为SlotAug的自增强图像策略，探索了学习可解释的自控槽位的可能性。实证研究和理论验证证实了该方法的有效性，为可解释和可持续控制对象表示提供了一种新的能力。