Davide Secco

収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• DenseTwins：マルチモーダル自己教師あり学習のための密なモダリティ分離
  マルチモーダル自己教師あり学習2026/11/3

  密な特徴空間を共有成分とモダリティ固有成分に明示的に分離し、冗長性削減とクロスモーダル対応を組み合わせてマルチモーダル自己教師あり学習を行うフレームワークを提案した。