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multi-task domain adaptation
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深度学习实例抓取的多任务域自适应
本文提出一种基于多任务领域适应的框架来解决机器人抓取的训练数据收集和标注的问题,借助仿真机器人实验来对杂乱场景下的抓取进行实例化,并通过领域对抗性损失将训练好的模型转移到真实机器人系统中,经过实际机器人实验的评估表明本文所提出的模型准确性比
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7 years ago
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