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張帆博士與Yiannis Demiris教授團隊提出G效的機器人學(xué)習(xí)抓取衣服方法

來源:CAAI認知系統(tǒng)與信息處理專委會     編輯:創(chuàng)澤   時間:2020/5/20   主題:其他 [加盟]

機器人可以為殘疾人或老年人的日常生活提供J大幫助,比如說機器人輔助穿衣。當(dāng)前的研究中通常人工的將衣服附在機器人末端執(zhí)行器上,忽略機器人識別衣服抓取點并進行抓取的過程,從而將問題簡化。

本文中我們利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)衣服抓取點。深度學(xué)習(xí)通常需要大量數(shù)據(jù),而采集真實環(huán)境數(shù)據(jù)過程J度耗費時間及人力。為解決上述問題,本文主要開展以下兩點研究:D一,我們借助仿真環(huán)境采集大量仿真數(shù)據(jù),并輔以少量真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);D二,本文提出一套機器人抓取衣服流程,該流程考慮了機器人末端6自由度(DOF)抓取位姿態(tài),以及機器人與衣服間的碰撞避免問題。




基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負反饋的深度召回模型

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華南理工大學(xué)羅晶博士和楊辰光教授團隊發(fā)文提出遙操作機器人交互感知與學(xué)習(xí)算法

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【深度】未來5-10年計算機視覺發(fā)展趨勢為何?

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音樂人工智能、計算機聽覺及音樂科技

音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數(shù)字音樂和聲音為研究對象,是聲學(xué)、心理學(xué)、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學(xué)及各行業(yè)L域知識相結(jié)合的重要交叉學(xué)科,具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價值

讓大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練線性加速、性能無損,基于BMUF的Adam優(yōu)化器并行化實踐

Adam 算法便以其出色的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)L域,該算法通常與同步隨機梯度技術(shù)相結(jié)合,采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺機器上執(zhí)行

基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法的人體姿態(tài)估計,技術(shù)細節(jié)都講清楚了

人體姿態(tài)估計便是計算機視覺L域現(xiàn)有的熱點問題,其主要任務(wù)是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

傳統(tǒng)目標檢測算法對比

SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標檢測算法優(yōu)缺點對比及使用場合比較

基于深度學(xué)習(xí)目標檢測模型優(yōu)缺點對比

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如何更G效地壓縮時序數(shù)據(jù)?基于深度強化學(xué)習(xí)的探索

大型商用時序數(shù)據(jù)壓縮的特性,提出了一種新的算法,分享用深度強化學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索

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滴滴機器學(xué)習(xí)場景下的 k8s 落地實踐與二次開發(fā)的技術(shù)實踐與經(jīng)驗,包括平臺穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺 k8s 版本升級與二次開發(fā)等內(nèi)容

人工智能和機器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

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