DenseTwins：用于多模态自监督学习的密集模态解耦方法

DenseTwins 是一种多模态自监督框架，通过解耦密集特征空间为共享和模态特定组件，学习密集表示。 该框架结合密集跨模态对应关系与冗余减少目标，联合优化模态内和跨模态目标，在多个多模态基准测试中达到最先进或具有竞争力的性能。 代码已开源，适用于机器人和自动驾驶等领域的计算机视觉应用。