Stable Single-Pixel Contrastive Learning for Semantic and Geometric Tasks

📄 arXiv: 2512.04970v1 📥 PDF

作者: Leonid Pogorelyuk, Niels Bracher, Aaron Verkleeren, Lars Kühmichel, Stefan T. Radev

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-04

备注: UniReps Workshop 2025, 12 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出稳定单像素对比学习方法，用于语义和几何任务

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对比学习 单像素表征 语义分割 几何学习 视角不变性

📋 核心要点

  1. 现有像素级表征学习方法在捕捉语义和几何信息方面存在不足，尤其是在跨视角点对应任务中。
  2. 论文提出一种基于稳定对比损失的单像素表征学习方法，旨在学习具有视角不变性和语义意义的过完备描述符。
  3. 在合成数据集上的实验表明，该方法能够有效学习像素级表征，实现精确的点对应，且无需师生训练。

📝 摘要（中文）

本文提出了一系列稳定的对比损失函数，用于学习像素级别的表征，这些表征能够联合捕捉语义和几何信息。该方法将图像的每个像素映射到一个过完备的描述符，该描述符具有视角不变性和语义意义。它能够在图像之间实现精确的点对应，而无需基于动量的师生训练。在合成的2D和3D环境中进行的两个实验证明了我们损失函数的性质以及由此产生的过完备表征。

🔬 方法详解

问题定义：现有的像素级表征学习方法，在同时捕捉语义和几何信息，特别是视角变化下的几何一致性方面存在挑战。传统的对比学习方法可能不稳定，需要复杂的训练策略（如动量更新的教师网络）来保证学习效果。论文旨在解决如何更稳定、更有效地学习像素级表征，使其既包含语义信息，又具有几何不变性，从而实现精确的点对应。

核心思路：论文的核心思路是设计一种稳定的对比损失函数，使得每个像素都能学习到一个过完备的描述符。这个描述符不仅要包含像素的语义信息，还要对视角变化保持不变。通过对比学习，使得相同像素在不同视角下的描述符尽可能接近，而不同像素的描述符尽可能远离。这种方法避免了对复杂训练策略的依赖，提高了学习的稳定性和效率。

技术框架：整体框架包括一个编码器网络，用于将图像的每个像素映射到一个高维的描述符空间。然后，使用提出的对比损失函数来训练这个编码器。具体流程如下：1）输入图像；2）通过编码器网络提取每个像素的描述符；3）计算像素之间的对比损失，包括正样本对（同一像素在不同视角下的描述符）和负样本对（不同像素的描述符）；4）使用梯度下降法更新编码器网络的参数，最小化对比损失。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种新的、稳定的对比损失函数。这种损失函数的设计目标是克服传统对比学习方法的不稳定性，使得模型能够更快、更稳定地收敛。此外，该方法避免了使用动量更新的教师网络，简化了训练流程，降低了计算成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1）对比损失函数的具体形式，需要保证正样本对的描述符尽可能接近，负样本对的描述符尽可能远离，并且损失函数本身是稳定的，不易出现梯度消失或爆炸；2）编码器网络的结构，需要能够有效地提取像素的语义和几何信息，并将其编码到描述符中；3）负样本的选择策略，需要选择具有代表性的负样本，以提高对比学习的效果。具体的参数设置和网络结构在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文在合成的2D和3D环境中进行了实验，验证了所提出的对比损失函数的有效性。实验结果表明，该方法能够学习到具有视角不变性和语义意义的像素级表征，并且能够实现精确的点对应，而无需使用动量更新的教师网络。具体的性能数据和提升幅度在论文中可能没有明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于三维重建、视觉定位、机器人导航、增强现实等领域。通过学习具有视角不变性的像素级表征，可以提高这些应用在复杂环境下的鲁棒性和准确性。例如，在机器人导航中，机器人可以利用学习到的表征来识别环境中的关键点，从而实现更精确的定位和路径规划。

📄 摘要（原文）

We pilot a family of stable contrastive losses for learning pixel-level representations that jointly capture semantic and geometric information. Our approach maps each pixel of an image to an overcomplete descriptor that is both view-invariant and semantically meaningful. It enables precise point-correspondence across images without requiring momentum-based teacher-student training. Two experiments in synthetic 2D and 3D environments demonstrate the properties of our loss and the resulting overcomplete representations.