Oct, 2023

FGPrompt：用于图像目标导航的细粒度目标提示

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TL;DR通过 Fine-grained Goal Prompting (FGPrompt) 方法设计，本论文旨在解决学习导航到图像指定目标的困难问题，通过使用细粒度和高分辨率的特征图作为提示，以实现条件嵌入，从而改善图像目标导航的性能。
发现论文，激发创造
  • 图像目标导航的变形金刚

    利用生成式 Transformer 模型，通过联合建模图像目标、摄像头观察和机器人过去的动作来预测未来的动作，从而实现对于长时间跨度的图像目标导航任务的稳健的、无需与环境实时交互的目标导向导航策略。

    May, 2024

  • 基于记忆增强的强化学习在图像目标导航中的应用

    该研究提出了一种基于记忆增强的注意力机制模型，利用序列记忆学习图像目标导航，模型表现优异，创造了新的最优结果。与相关工作不同的是，仅使用 RGB 图像输入，无需姿态 / 深度传感器等额外信息。

    Jan, 2021

  • 通过对应关系实现端到端（实例）- 图像目标导航的新发现现象

    通过使用预设任务和双编码器模型，本研究针对视觉导航中的视觉对应问题和目标检测进行了改进，取得了显著进展并在两个基准测试中达到了最佳性能。

    Sep, 2023

  • 导航至特定图像所指示的对象

    本研究介绍了一个可以在仿真和现实实现物体到达任务的系统，该系统采用模块化方法解决了探索、目标识别、目标定位和本地导航等子任务，无需任何微调，实现了较高的成功率，并在移动机器人平台上展示了有效的实际性能。

    Apr, 2023

  • 细粒度视觉提示

    本文介绍了一种新的零样本学习框架，Fine-Grained Visual Prompting（FGVP），通过使用精确的掩码注释来改进视觉提示设计，并展示了在不同的基准测试上均优于传统方法的性能表现。

    Jun, 2023

  • 末端具身视觉导航

    提出了一种名为 SLING 的新方法，致力于通过使用神经描述符和简单而有效的切换来改进现有的图像目标导航系统，在图像目标导航基准测试中取得了很大的成功，从而将成功率从 45％提高到 55％。

    Nov, 2022

  • 文本到图像合成中生成模型首选提示的用户友好框架

    通过构建 Coarse-Fine Granularity Prompts 数据集和 User-Friendly Fine-Grained Text Generation 框架，该研究提出了一种自动化提示优化方法，能够以更高的准确度生成视觉吸引力和多样性更强的图像。

    Feb, 2024

  • 神经拓扑 SLAM 用于视觉导航

    本文研究图像目标导航问题，提出了一种基于拓扑表示法、语义特征和监督学习算法的解决方案，在视觉和物理仿真实验中部署该算法，与现有方法相比，在长时间任务中呈现出 50％以上的相对提高。

    May, 2020

  • 主动语义目标导航的映射学习

    本文提出了一种通过主动学习生成语义地图的框架，在未知环境下实现目标物体导航，通过在未观察区域内的语义类别的不确定性进行决策，实现了对场景中语义优先级的学习，并在 Matterport3D 数据库上验证了改进的导航效果。

    Jun, 2021

  • 深入探讨多模式提示在细粒度视觉分类中的应用

    本文介绍了一种基于 CLIP 模型的多模态提示解决方案（MP-FGVC），通过跨模态描述充分利用 CLIP 模型在细粒度视觉分类（FGVC）任务中的能力，并且通过多模态的协同推理进一步提高 FGVC 的性能。

    Sep, 2023