MVP: Masked Visual Pre-training for Motor Control

MVP是2022年由UC Berkeley等机构提出的机器人视觉表示学习方法，通过掩码视觉预训练学习适用于机器人运动控制的通用视觉表示。MVP采用自监督学习方法，在大规模无标注机器人视频数据上进行掩码图像建模预训练，学习到的视觉表示能够显著提升下游机器人操作策略的学习效率和性能。该方法是机器人视觉表示学习领域的代表性工作。