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physical scene understanding
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Physion++:对需要在线推理不同物理属性的物理场景理解进行评估
提出了一种名为 Physion++ 的数据集和评测基准,旨在严格评估视觉物理预测在人工系统中的表现,其中预测依赖于对场景中物体的潜在物理属性的准确估计,结果发现,所有现有的先进模型都没有像人类一样学习进行物理预测。
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a year ago
ICLR
基于面向对象预测和规划的物理交互推理
本研究提出了一种无需直接监督对象属性即可实现学习物理场景的物体中心表征的方法,我们的模型通过联合学习感知函数,物理交互函数和渲染函数,可以精确地预测物理变化并具有可操作性的直观物理表现。
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6 years ago
近似概率模拟和深度神经网络相对评价作为人类物理场景理解的解释
本文从物理场景理解出发,比较了基于直觉物理引擎、基于记忆模型和基于卷积神经网络的场景理解模型,发现基于模拟的模型在人类思维和感知的角度上更胜一筹,并且拥有更好的泛化能力。
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8 years ago
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