本文探讨了室内大规模定位的视觉方法，包括景深匹配、虚拟视图合成和深度学习技术。研究表明，HF-Net和EfficientVMamba等新模型在6自由度定位和视觉任务中表现优异，具有更高的准确性和鲁棒性，推动了定位技术的发展。
对比学习通过优化嵌入空间使相似样本靠近、不相似样本远离，适用于监督与无监督场景。文章梳理了对比损失、三元组损失、N-pair、NCE、InfoNCE等训练目标，以及SimCLR、MoCo、BYOL、CLIP等视觉方法，并介绍文本增强、SimCSE、SBERT等句子嵌入技术。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
