Oct, 2015

基于搜索的多目标感知与定位

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TL;DR本文介绍了一种名为 PERCH 的算法，它通过产生可能性场景，寻找最佳的传感器数据解释，解决了多物体识别和定位任务中常见的遮挡问题，并在实际 RGB-D 测试数据上验证了其优越性。
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发现论文，激发创造
  • 利用交互感知在杂乱场景中找到物品

    研究了基于强化学习的互动感知系统在场景探索和物体搜索方面的应用，结果表明该方法不再需要预定义的启发式模型，可在模拟和现实世界中有效地解决这一任务。

    Nov, 2019

  • 语义视觉定位

    该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

    Dec, 2017

  • Active Object Perceiver：基于识别引导的移动机器人目标搜索策略学习

    本文通过机器人视觉输入来学习其在室内环境中寻找感兴趣物体的导航策略，并提出了一种基于深度学习和强化学习的新型框架，结合了目标识别模块和动作预测机制，并使用一种新的衰减奖励函数来验证所提方法的有效性，通过模拟和实际机器人实验表明了其方法在平均轨迹长度和成功率方面优于竞争方法。

    Jul, 2018

  • 使用物体感知表达式的多物体场景视觉运动控制

    本文探索运用物体感知表征学习技术进行机器人任务，自监督学习方法可降低实际世界中收集大量标记数据的成本，该研究展示物体感知表征学习技术在策略学习和物体定位预测方面显著提高了当前技术的效能和表现。

    May, 2022

  • 面向通用机器人学习的深度目标中心表示

    本文提出了一种方法来解决复杂开放环境下机器人操作的问题，该方法基于先前训练的通用视觉模型作为感知系统的对象先验，并引入了一个基于对象的注意机制来确定相关对象，通过少数轨迹或演示将这些对象纳入学习策略，使用强化学习可以学习多种操作任务。

    Aug, 2017

  • 基于语义的人形机器视觉任务的主动感知技术与视点焦点传感器

    通过使用语义信息，可以在场景探索和视觉搜索任务中有效地完成视觉任务，从而证明了语义模型在视觉任务中的优越性。

    Apr, 2024

  • 基于类别的三维物体感知的最优姿态和形状估计

    本文提出了一个主要解决物体类别感知问题的非凸优化模型，其中包括针对模型内部变异性的解决方案，将图形学和优化算法相结合，以提高汽车姿态估计等领域的精度和鲁棒性。

    Apr, 2021

  • Associate-3Ddet: 基于感知到概念的三维点云物体检测关联

    本文提出了一种新颖的基于领域自适应的方法，以增强点云数据的鲁棒性，成功地解决了 3D 目标检测中出现的挑战性任务并达到了最先进水平。

    Jun, 2020

  • 语言条件下的视觉目标搜索观测模型

    在这项研究中，我们将物体搜索问题视为部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP），其中物体检测器和观察模型中的视觉传感器噪声由基于复杂语言描述的单个深度神经网络确定。通过我们的语言条件观察模型（LCOM），任何物体的语言描述都可以用来生成适当的物体检测器和噪声模型，并且训练 LCOM 仅需要现成的监督图像字幕数据集。我们在模拟环境中与最先进的物体搜索算法进行了实证评估，并证明使用我们的观察模型进行规划可以显著提高平均任务完成率（从 0.46 提高到 0.66），并且比使用固定噪声模型的方法更高效快速地进行物体搜索。我们将该方法应用于 Boston Dynamics Spot 机器人上，在房间范围内处理复杂的自然语言物体描述，并有效地找到物体。

    Sep, 2023

  • 广义对象搜索

    通过利用部分可观察的马尔可夫决策过程来建模对象搜索，结合人类世界（例如，八叉树和相关性）和人机交互中的结构（例如，空间语言）进行建模，可以实现一种实用且高效的广义对象搜索系统。

    Jan, 2023