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learning-based algorithms
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SUGAR: 大脑皮层表面配准的球形超快图形注意力框架
此文提出了一种名为 SUGAR 的基于 U-Net 的球形图注意力网络的统一无监督深度学习框架，用于刚体和非刚性配准，相比于传统和基于学习的方法，具有更高的配准性能和处理速度，在大规模神经影像研究中具有重要意义。
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a year ago
深度无限制文档图像矫正
本文介绍了一种用于无限制文档图像修正的新型统一框架 DocTr++，并阐明了其在多方面方面的技术改进和应用优势，这是第一个学习为基础的方法用于无限制文档图像纠正。
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a year ago
使用单臂学习实际服装折叠：基于云计算机器人技术的案例研究
使用远程控制平台测试了自主织物操纵算法在物理机器人上的性能，并研发了一套新的以模仿学习与分析法为基础的算法，在折叠 T 恤任务上达到了人类的 84％表现。
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2 years ago
ICCV
快速学习无奖惩数据的样本加权
本文提出了一种学习样本快速再加权方法（FSR），该方法通过历史记录学习构建代理奖励数据和特征共享以降低优化成本，无需额外奖励数据和昂贵的二阶计算，并在标签噪声鲁棒性和长尾识别方面达到具有竞争力的结果，同时显着提高了训练效率。
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3 years ago
基于模拟的大规模抓取数据集 ACRONYM
本文介绍了一个基于物理仿真的机器人抓取规划的 ACRONYM 数据集，包含来自 262 个不同类别的 8872 个对象的 17.7M 个平行夹抓，并使用该数据集来训练两种最先进的基于学习的抓取规划算法，相比于原始小型数据集，抓取效能显著提高
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4 years ago
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