ロボティクス に関する最新の記事

新しい方法が光場イメージングを使った深度推定の精度を向上させる。

2Dのプロンプトを使って3Dラベリングを自動化する方法を紹介するよ。

さまざまな用途に応じて自動的に性質が変わる革新的な材料。

ロボットが店で音楽を流して、客の楽しみを増やしてるよ。

新しいソフトロボティクスのアプローチは、より良い制御のために単一入力を使う。

多目的な好みの最適化のための新しいアプローチを探ってるんだ。

ActionSwitchは、事前のクラス情報なしでストリーミング動画のアクションを検出するよ。

R+Xのおかげで、ロボットは今やラベルなしで動画からタスクを学べるようになったよ。

ロボットは人間の動作を観察して視覚的な例を使ってタスクを学ぶんだ。

適応型ロボットの動きのための深層モデル予測制御を探る。

新しいモデルはリアルさのために自然言語と3D手オブジェクトの接触を組み合わせてるよ。

この記事では、MDPのファミリー間での勝利ポリシーの開発について話してるよ。

新しいオブジェクトクラスを特定するための3Dデータセグメンテーションの適応方法を開発中。

広範なラベリングなしで、より良い画像セグメンテーションのための新しい方法を紹介するよ。

オフラインとオンラインの強化学習を組み合わせた新しい方法で、意思決定を改善する。

この研究は、現代のVPR手法が視覚SLAMシステムにおけるサブマップのマージをどう改善するかを調べてるんだ。

DeepCleanは画像の歪みを自動で見つけて修正するよ。

FETCHは、機械学習のタスクで精度を維持しつつメモリの使用を改善するんだ。

言語理解と視覚を組み合わせることで、ロボットのナビゲーション能力が向上する。

視覚的基盤タスクのためのデータ作成を自動化する新しい方法が、機械学習の効率を向上させる。

研究者たちは、機械の理解を向上させるために多様なデータソースを使って3D形状学習を強化してる。

研究によると、変動性がANNコントローラーのパフォーマンスを向上させることが示されてる多様な環境で。

制御システムにおける微分方程式を解くための分割法の概要。

ユニバーサルプランは、さまざまな環境や状況でロボットの動きを効率化するよ。

ロボットは今や言語コマンドを理解して、効果的に物をつかむことができるようになった。

ロボットは物の相互作用を理解することで作業のパフォーマンスを向上させる。

GroupMambaは、コンピュータビジョンのタスクにおける画像処理の効率と精度を向上させる。

新しい方法で、単一のビデオ入力から3Dモデリングが強化される。

ランダム潜在探索を紹介するよ：エージェントの探索を改善する新しいアプローチだ。

新しい方法で、2Dの注釈だけを使って3D検出が改善されたんだ。

予測タスクと動作計画は、ロボットの日常活動の効率を向上させる。

テキストベースの説明を使って3D環境を理解するための新しいモデル。

GPSFormerは、いろんなアプリで3D形状の理解を大幅に向上させるよ。

メモリーシステムはロボットのマルチタスク能力と効率を向上させる。

言語に基づく新しい手法が、ロボットの複数のタスク学習を強化する。

患者データ収集を最適化して、より良い健康結果を得る方法。

新しいモジュールは、画像セグメンテーションの不確実性を推定することでロボットのナビゲーションを改善する。

プログラムが変化する環境でのロボットの物体検出を強化するんだ。

この記事では、ロボットがどのように環境を認識し、対話するかを探求しています。

人々が物を視覚的に探す方法を予測する新しいアプローチ。