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基于图像和元数据的相机系统实时噪声源估计
自主机器必须自我维持适当功能以确保人类和自身的安全，本研究主要研究了一个实时、内存高效和可靠的噪声源估计器，结合了数据和物理模型，用于检测相机的噪声源，通过分析相机元数据和图像来量化噪声的贡献。
PDF3 months ago
ConstScene: 在施工环境中推进鲁棒语义分割的数据集和模型
针对建筑工地的多样挑战，介绍了一个新的语义分割数据集，以增强目标检测模型在不同的天气和环境条件下的训练和评估，从而促进其在实际建筑应用中的适应能力和可靠性。
PDF6 months ago
自主 2.0：规模经济的追求
在信息技术的新时代中，自主机器成为实现其全部潜力的关键，该文章通过研究数字经济的技术挑战和经济影响，指出规模可扩展性从技术和经济角度非常重要，并且对于自主工业实现其全部潜力具有重要优势，然而，当前的发展范式限制了经济规模的优势，通过分析可扩
PDFa year ago
基于计算逻辑模型的人机协同团队中的压力传播
通过计算逻辑、决策、压力传播等等三个部分的组合模型监测人类任务组和自动化机器的压力状态，以识别可能导致任务失败的情况，同时提出了决策表和决策图等数据结构工具以适用于人机协同。
PDF2 years ago
SemSegDepth: 一种联合模型用于语义分割和深度完善
本文提出了一种新的端到端模型，以 RGB 和稀疏深度为输入，联合执行语义分割和深度完成，通过实验表明将语义分割和深度完成结合在一个多任务网络中可以有效提高每个任务的性能。
PDF2 years ago
AAAI具备自然语言目标的逆强化学习
本文提出了一种新颖的对抗式逆强化学习算法，使用条件化语言政策和奖励函数，以及使用变分目标生成器提高学习策略和奖励函数的泛化性，从而使自然语言变得可用于指导智能体任务的目标，获得了非常好的性能表现。
PDF4 years ago
从语言到目标：基于视觉的逆强化学习指令跟随
本研究探讨了使用反强化学习将语言命令作为奖励函数的问题，并提出了一种将语言命令作为深度神经网络表示的奖励函数的学习算法，即语言条件奖励学习（LC-RL）。实验结果表明，与直接学习语言条件策略相比，使用 LC-RL 学习的奖励可以更好地在新任
PDF5 years ago
MM与机器合作
通过创新的信号生成和操作机制，结合最先进的机器学习算法，实现了计算机在人机互动博弈中与人类合作的能力，无需复杂的对手建模或心灵理论。
PDF7 years ago