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PartSLAM：无监督基于部件的场景建模，用于快速简洁地地图匹配
本文研究一种基于部分场景建模的地图匹配方法，使用常见模式发现技术和随机视觉短语技术进行实现，大大提高机器人视觉任务中地图匹配技术的可扩展性。
PDFa year ago
基于行动决策过程的六自由度位姿估计
本研究从动作决策的角度重新定义了物体姿态估计问题，通过神经网络依次评估可能的动作，更新初始姿态以使虚拟 3D 渲染物体向正确解决方案迭代。这种决策过程不仅具有较小的计算成本并且可以应用于新的物体类型。在 Laval 和 YCB 视频场景中，
PDF4 years ago
机器视觉场景理解挑战赛
利用模拟技术和新的测试方法，提出了一种用于测试具有主动机器人视觉系统的场景理解系统的标准挑战，旨在推动场景理解领域的最新研究。
PDF4 years ago
基于像素的端到端深度主动推断在身体感知和动作中的应用
我们提出了一种基于像素的深度主动推理算法 (PixelAI)，它受到人类身体感知和动作的启发。这种算法将来自神经科学的自由能原理与深度卷积解码器相结合，以直接处理原始视觉输入并提供在线自适应推理。我们的方法通过研究模拟和真实的 Nao 机器
PDF5 years ago
视觉机会和功能理解：一项调查
对机器人视觉技术的文献综述，重点关注视觉便利性和功能场景理解等问题，提出了检测、分类、分割和高层次推理等子问题及其现有挑战，并介绍了目前研究所使用的函数描述符。
PDF6 years ago
在线域自适应驯化中的野外工具装配
本文提出了一种针对机器人操作中暴露的变化性的视觉基准测试方法，它包括一个新的针对机器人拼装任务的数据集，一个在线适应算法，以及对这些算法的基准测试，这将有助于评估机器人视觉识别算法的泛化能力与鲁棒性。
PDF6 years ago
深度领域通用的稳健地点分类
本文提出了一种基于深度学习、领域泛化的新方法，通过在测试时优化地组合已知领域的不同分类模型来解决机器人视觉中的场所分类问题。
PDF6 years ago
目标识别研究现状：以 iCub 机器人为视角
本研究通过设计一种数据获取协议，对目前的深度学习方法在机器人视觉中的物体识别效果进行了广泛研究，并介绍了一个新的数据集。研究结果表明，需要知识转移才能提高性能，同时发现了机器人应用中的物体识别问题与图像检索任务之间的主要差异。
PDF7 years ago
通过数据增强来连接计算机视觉和机器人视觉：物体识别案例研究
本文提出了一种简单但有效的数据增强层，以缩小机器人视觉和常规图像分类之间的差距，并在三个不同的基准数据库实验中获得高达 7％的目标识别性能提升。
PDF7 years ago