本研究提出了一种结合均值教师模型与监督对比损失的方法，以提高半导体制造中晶圆图案识别的精度。实验结果表明，该方法在准确率、精确率、召回率和F1分数上均显著提升，具有实际应用潜力。

本文提出了一种新颖的多视图动作识别方法，利用可学习的变换器和监督对比损失显著提升识别性能。通过引入新的注意力机制和流式图卷积网络，改善了动作识别的准确性。对抗性增强方法在多个基准测试中表现优越，填补了多视角行为识别的研究空白。