本文介绍了一种预测开放词汇的方法，通过3D语义体素占用图实现对自由形式语言查询的定位、分割和检索。该方法包括新的模型架构、三模态自监督学习算法，并在几个任务上展示了模型的优势。

通过镜检和临床图像的相似性，利用标签关系改善多模态皮肤病变分类的自监督学习算法在皮肤病变数据集上表现更好。

该论文提出了一个从多个视角捕捉的无标注视频演示中学习视觉表示的框架，通过优化自监督学习算法，应用对比学习增强任务相关信息，抑制无关信息。实验证明该方法在机器人任务中的应用效果优于现有方法。

该文章介绍了一种预测开放词汇的方法，通过3D语义体素占用图实现对自由形式语言查询的定位、分割和检索。该方法包括新的模型架构、三模态自监督学习算法，并在几个开放词汇任务上展示了模型的优势。

本文提出了同态自监督学习框架，统一和概括自监督学习算法，验证了其有效性，并探索了与传统基于增强的自监督学习的参数关系，讨论了其潜在好处。

我们提出了一种使用3D语义体素占用图进行预测开放词汇的方法。该方法包括新的模型架构，三模态自监督学习算法和实验证明的优势。