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生物和机器人系统无模型强化学习的深入研究：理论与实践
动物和机器人存在于物理世界中，并必须协调其身体以实现行为目标。最近在深度强化学习方面的发展使得科学家和工程师可以利用物理模拟的身体和环境来获得特定任务的感觉运动策略（策略）。然而，这些方法的效用超出了特定任务的限制；它们为理解动物感觉运动系
PDFa month ago
DogFLW: 野外犬脸部关键点数据集
动物情感计算是一个快速发展的研究领域，目前关注于动物内部状态的自动追踪，如疼痛和情绪，动物的面部表情可以用来传达这些状态信息，本文基于狗的面部解剖标志物的方案，开发了一个包含 3274 张狗的图像的数据集，名为 DogFLW 数据集。
PDFa month ago
EgoPet: 一种来自动物视角的自我运动和互动数据
为了推动我们对动物能力与人工智能系统能力之间的理解，我们引入了一个包含多样化的宠物自我运动图像和多智能体互动的数据集。该数据集与现有的人类或车辆自我中心数据集形成鲜明对比，定义了捕捉动物行为的两个基准任务，并通过与先前数据集相比，证明从 E
PDF3 months ago
AAAI动物友好人工智能的论证
人工智能伦理和工程领域尚未充分认识到大型语言模型（LLMs）对动物将产生巨大影响，而本研究构建了一个评估系统来评估 LLM 对动物利益的考虑度，并指出模型的结果可以通过更完善和验证的系统得到改善和缓解，为将动物伦理纳入人工智能提供了一种可能
PDF4 months ago
通过 3D 部件发现，从稀疏图像集合中学习关节形状的 LASSIE 模型
本工作提出了一个实际问题设置来估计动物（如马）的 3D 姿态和形状，该问题仅提供了几张（10-30）野外图像作为输入。利用 LASSIE 优化框架，发现 3D 部件并利用自我监督的深度特征强制实施 2D-3D 部件一致性，实验结果表明相比于
PDF2 years ago
ICLRThalamus: 一种脑启发的算法，用于生物合理的持续学习和分离表示
在公开环境中，灵活学习和记忆是一个不断变化的挑战，受大脑丘脑皮质回路的启发，本文提出了一种使用推理时优化的简单算法，通过动态生成当前任务的内部表示，并使代理程序将时间经验流解析为离散事件并组织学习。该算法通过潜在更新将知识组织为具有灵活性的
PDF2 years ago
AcinoSet: 野生猎豹 3D 姿态估计数据集和基线模型
本文介绍了一个包含自由奔跑的猎豹的视频数据集，称为 AcinoSet，利用这个数据集，我们可以进行无标记动物姿态估计提供 2D 关键点。我们使用 3 种不同的 3D 姿势估计方法，为 3D 姿势估计工具的开发提供了强大的基础线，并提供了 3
PDF3 years ago
CVPR将密集姿态技术应用于邻近动物类别
通过在类人动物中的浓密姿态识别模型和对象检测器和场景分割器中的知识转移，以及使用多头的 R-CNN 体系结构和自校准不确定性头来训练新的动物类别的模型，实现了在其他类别中的浓密姿态识别，特别是在黑猩猩类中表现优异。
PDF4 years ago
人工环境中的动物检测
本研究使用计算机视觉领域的深度学习技术，包括目标检测、跟踪、分割和边缘检测，尝试解决动物进入人类居住区的自动检测问题。该研究提出了一种半自动的合成数据生成方法，以训练在真实环境下进行部署的模型。实证结果表明，检测器无法从动物在其自然栖息地的
PDF5 years ago
NIPS在线集体动物运动活动识别
本研究旨在解决单一动物活动识别的问题，同时探究动物集体行为识别，通过两种深度学习网络结构可以使羊群的集体活动被有效地识别跟踪。
PDF6 years ago
CVPR面部关键点检测的跨物种知识传递
该研究提出了一种通过纠正动物面部形态与人类面部形态之间的差异，使用预训练的人脸关键点检测网络和细板样条变形网络对动物面部关键点进行定位的方法，并在包含马和羊的数据集上取得了优秀的结果。
PDF7 years ago
CVPR3D Menagerie: 模拟动物的三维形状和姿态
该研究通过使用一个新颖的基于部件的形状模型，从玩具模型的 3D 扫描中学习了一个能表示狮子、猫、狗、马、奶牛和河马等动物形状的统计形状模型，并通过将人工智能技术运用于真实动物的图像中，证明了它的普适性。
PDF8 years ago
组合形状和外貌的组合模型进行语义部件分割
本文研究了动物语义部分分割问题，提出了一种混合组成模型，将边缘、外观和语义部分提示纳入模型，通过特定动物类别的多角度和姿态条件下的组成模型混合，实现了线性时间复杂度的分割注释算法，并在新的 Pascal VOC 数据集上进行验证，结果表明该
PDF10 years ago