Nov, 2015

利用弱配对约束调整深度视觉运动表示

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TL;DR提出了一种新颖的领域适应方法，将在大型易于获得的源数据集 (例如，合成图像) 上学习的视觉表示适应到目标实际世界领域，不需要昂贵的手工数据注释。作者使用弱对齐图像，结合分布对齐的方式来解决实际和模拟环境差异的问题，并在机器人操作任务上对其进行了评估。
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发现论文，激发创造
  • 通过任务蒸馏进行领域适应

    使用图像识别数据集作为源域和目标域之间的桥梁，通过任务蒸馏框架，在不同仿真器之间成功地传输导航策略，并在传统领域适应基准上展现出有前途的结果。

    Aug, 2020

  • 机器人 VR 眼镜：基于实际到虚拟域适应的视觉控制

    本文提出了一种新颖的方法来解决从模拟环境到真实世界的深度强化学习策略传输问题，通过在部署阶段将真实世界的图像流翻译回合成域来解决这个问题，同时提出了一种不受下游任务影响的简单而有效的位移损失以及在室内和室外机器人实验中验证了我们的视觉控制方法。

    Feb, 2018

  • 缓解机器人操作中的人机领域差异问题

    利用人机视频数据进行对齐来适应预先训练模型到机器人领域，在多个任务中实现了显著的成功率提升。

    Jun, 2024

  • 任务和领域跨界学习

    本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。

    Apr, 2019

  • 深度学习实例抓取的多任务域自适应

    本文提出一种基于多任务领域适应的框架来解决机器人抓取的训练数据收集和标注的问题，借助仿真机器人实验来对杂乱场景下的抓取进行实例化，并通过领域对抗性损失将训练好的模型转移到真实机器人系统中，经过实际机器人实验的评估表明本文所提出的模型准确性比其他模型结构及基准模型都要高。

    Oct, 2017

  • 在线域自适应驯化中的野外工具装配

    本文提出了一种针对机器人操作中暴露的变化性的视觉基准测试方法，它包括一个新的针对机器人拼装任务的数据集，一个在线适应算法，以及对这些算法的基准测试，这将有助于评估机器人视觉识别算法的泛化能力与鲁棒性。

    Jul, 2018

  • 单源深度无监督视觉域自适应综述

    本文综述了最新的单源深度无监督域适应方法，主要集中在视觉任务中，并讨论了未来研究的新视角。首先介绍了不同领域适应策略的定义和现有基准数据集的描述，然后总结和比较了不同类别的单源无监督域适应方法，包括基于差异性的方法，对抗式鉴别方法，对抗式生成方法和自监督方法，并探讨了未来的研究方向、挑战和可能的解决方案。

    Sep, 2020

  • 目标检测渐进领域自适应

    该论文提出了一种介质域方法，使用深度学习、对抗损失等技术实现物体检测领域的域自适应，提高了目标域的检测性能。

    Oct, 2019

  • 自监督适应深度神经网络实现机器人视觉操作

    使用深度强化学习隐式地在仿真环境中学习潜在的状态表示，并通过无标签的真实机器人数据将其调整到真实环境中，以实现从像素中执行操作任务。通过序列自监督目标优化对比正向动力学损失，提出了一种更加有效的方法，成功地训练基于视觉的强化学习智能体来堆叠方块。

    Oct, 2019

  • 通过对抗性域自适应解决户外机器人外观变化问题

    天气和季节变化对机器学习在户外机器人系统中的稳定实现产生了强烈的阻碍，为了解决这个问题，本文提出了一种以对抗技术为基础的无监督领域自适应框架，并应用于自动驾驶中解决自由空间分割问题。

    Mar, 2017