cs.CV(2024-05-12)
📊 共 7 篇论文 | 🔗 1 篇有代码
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支柱九:具身大模型 (Embodied Foundation Models) (3)
支柱二:RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 🔗1)
支柱一:机器人控制 (Robot Control) (1)
支柱三:空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1)
🔬 支柱九:具身大模型 (Embodied Foundation Models) (3 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
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| 1 | Modeling Pedestrian Intrinsic Uncertainty for Multimodal Stochastic Trajectory Prediction via Energy Plan Denoising | 提出能量规划去噪模型EPD,用于行人轨迹预测中的不确定性建模与高效采样。 | multimodal | ||
| 2 | Semi-Supervised Weed Detection for Rapid Deployment and Enhanced Efficiency | 提出半监督杂草检测方法,降低标注成本并提升部署效率。 | PaLM-E | ||
| 3 | Differentiable Model Scaling using Differentiable Topk | 提出可微模型缩放(DMS)方法,高效搜索网络最优宽度和深度。 | large language model |
🔬 支柱二:RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 4 | Building a Strong Pre-Training Baseline for Universal 3D Large-Scale Perception | 提出CSC框架,通过场景级语义一致性提升通用3D大规模感知预训练效果。 | representation learning foundation model | ✅ | |
| 5 | CoViews: Adaptive Augmentation Using Cooperative Views for Enhanced Contrastive Learning | 提出CoViews,利用协同视图自适应增强对比学习,提升表征质量。 | contrastive learning |
🔬 支柱一:机器人控制 (Robot Control) (1 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 6 | Point Resampling and Ray Transformation Aid to Editable NeRF Models | 提出基于点重采样和光线变换的可编辑NeRF模型,用于物体移除和场景修复。 | manipulation NeRF |
🔬 支柱三:空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
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| 7 | Hologram: Realtime Holographic Overlays via LiDAR Augmented Reconstruction | 提出基于LiDAR增强重建的实时全息覆盖系统,用于动态场景。 | NeRF |