[B! video][sim-to-real] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

videoとsim-to-realに関するarxiv_readerのブックマーク (9)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.02999v1
arxiv_reader 2024/04/05
MRI

pose

synthesis

mesh

sim-to-real

video

arXiv reaDer

arXiv

differentiable

CT
リンク
HomeRobot: オープンボキャブラリーのモバイル操作
arxiv_reader 2024/01/11
HomeRobot (名詞): 日常のタスクを完了するために家の中を移動し、さまざまな物体を操作する、手頃な価格の準拠ロボット。 Open-Vocabulary Mobile Manipulatio

robot

benchmark

human

arXiv

sim-to-real

arXiv reaDer

simulation

reinforcement learning

video

pose
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.09543v2
arxiv_reader 2023/10/17
sim-to-real

video

dataset

arXiv

arXiv reaDer

learning

benchmark

simulation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.01361v2
arxiv_reader 2023/10/04
simulation

adaptation

video

benchmark

human

pose

arXiv reaDer

arXiv

sim-to-real

robot
リンク
HomeRobot: オープンボキャブラリーのモバイル操作
arxiv_reader 2023/06/21
HomeRobot (名詞): 日常のタスクを完了するために家の中を移動し、さまざまな物体を操作する、手頃な価格の準拠ロボット。 Open-Vocabulary Mobile Manipulatio

arXiv reaDer

benchmark

video

robot

sim-to-real

pose

human

arXiv

simulation

reinforcement learning
リンク
FabricFlowNet：フローベースのポリシーを使用した両手での布の操作
arxiv_reader 2021/11/11
布の変形能のために困難な作業である、目標指向の布操作の問題に対処します。私たちの洞察は、オプティカルフローは、ビデオの動きの推定に通常使用される手法であり、観察画像と目標画像全体で対応する布のポーズを

sim-to-real

estimation

video

action

representation

arXiv reaDer

optical flow

pose

arXiv
リンク
RLなし、シミュレーションなし：ナビゲートせずにナビゲートすることを学ぶ
arxiv_reader 2021/10/19
ナビゲーションポリシーを学習するための以前のほとんどの方法では、オンラインポリシーの相互作用が必要であり、報酬をグラウンドトゥルースマップに依存しているため、シミュレーション環境にアクセスする必要があ

reinforcement learning

sim-to-real

arXiv reaDer

arXiv

pose

domain

robot

simulation

self-supervised

video
リンク
自動調整されたSimからRealへの転送
arxiv_reader 2021/04/16
シミュレーションでトレーニングされたポリシーは、シミュレータが現実世界のダイナミクスと視覚的特性を正確にキャプチャできない「現実のギャップ」のために、現実世界に転送されたときに失敗することがよくありま

action

arXiv reaDer

sim-to-real

simulation

domain

arXiv

video

robot
リンク
ダイナミクスサイクルの一貫性を備えた制御のためのクロスドメイン対応の学習
arxiv_reader 2020/12/18
多くのロボット工学の問題の中心にあるのは、ドメイン間の対応を学習するという課題です。たとえば、模倣学習では、人間とロボットの間の対応を取得する必要があります。 sim-to-realには、物理シミュレ

representation

transfer learning

domain

sim-to-real

monocular

robot

simulation

video

arXiv reaDer

arXiv
リンク
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