本文介绍了一种新的自监督表征学习方法，通过结合有区分度的自监督特征和三维理解，以及弱几何球面先验，来提取具有挑战性的图像特征。该方法在训练过程中注入了信息丰富的几何先验，能够更好地考虑重复部分和对称性误差。实验结果表明，该方法在区分对称视图和重复部分方面表现出色，并且能够推广到未见类别的数据集上。