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JUICER: 数据高效的机器人装配模仿学习
本文提出了一种在小规模人类示范预算下改善模仿学习性能的流程，并将其应用于需要高精度和长视程操作的装配任务，通过结合表达能力强的策略架构和数据集扩展与基于仿真的数据增强等技术来扩展数据集支持并在高精度要求的瓶颈区域附近监督模型的局部纠正动作，
PDF3 months ago
在工业装配线上利用基础模型自动数据增强策略和骨骼点进行手部动作识别
在现代工业装配线上，研发了许多智能算法来取代或监督工人。然而，我们发现在实际装配线上部署算法时，训练数据集和实时性能存在瓶颈。因此，我们开发了一种有前景的策略，利用具有强大泛化能力的大型模型来实现高效、高质量和大规模的数据集扩充，解决了工业
PDF4 months ago
基于扩散模型的数据扩充技术
DistDiff 是一种基于分布感知扩散模型的有效数据扩充框架，通过构建分层原型来逼近真实数据分布，优化扩散模型中的潜在数据点，实现生成与目标分布一致的样本，从而在数据扩充任务中取得显著的改进。
PDF4 months ago
DiffuseExpand：使用扩散模型扩充 2D 医学图像分割数据集
使用 Diffusion Probabilistic Models 扩展医学图像分割数据集的方法，通过从高斯噪声采样各种掩膜来确保多样性，然后综合图像来确保图像和掩膜的对齐，并选择高质量样本以进一步增强 DiffuseExpand 的数据扩
PDFa year ago
不自然的指示：使用（几乎）无人工操作的方式调整语言模型
通过对大量不同类别的创造性指示进行收集，实现了使用深度学习语言模型（pretrained language models）从 inference-time 自然语言指示中执行新任务的可能性并验证了其用于数据集扩展和多样化的价值。
PDF2 years ago