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RaSim: 用于真实世界应用的基于范围感知的高保真 RGB-D 数据模拟流水线
机器人视觉中的一个主要问题是模拟环境中的学习如何应用到真实世界中，本文的研究关注于深度数据合成，并开发了一种考虑距离的 RGB-D 数据模拟管道（RaSim）。通过模拟真实世界传感器的成像原理来生成高保真度的深度数据，并引入了一个考虑距离的
PDF3 months ago
RoboLLM: 基于多模态大型语言模型的机器人视觉任务
通过利用多模态大语言模型（MLLMs）的预训练能力，我们介绍了 RoboLLM 框架以应对 ARMBench 挑战中的视觉感知任务，在实际仓库场景下的大规模机器人操作数据集中，RoboLLM 不仅优于现有基线方法，还大幅减少了模型选择和调优
PDF9 months ago
OpenLORIS-Object：用于终身深度学习的机器人视觉数据集和基准
针对具有挑战性的开放式及有害条件下，机器人视觉应用需要具备适应性的系统，使其具备终身学习的能力，该篇研究提出了一个新的生涯机器人视觉数据集（OpenLORIS-Object），囊括了最近领先的 lifelong learning 算法，并提
PDF5 years ago
CVPR小批量非独立同分布下的免重复训练持续学习
本文提出了一种基于 CORe50 基准和无重演技术的新颖的持续学习协议，可在小批量非 i.i.d. 增量的挑战性情况下有效学习，并且我们的实验表明，在某些情况下，AR1 * 可以比其他最先进的无重演技术的精度提高 15％以上，而且在训练批次
PDF5 years ago
交通标志检测的误报系统：你错过了标志吗？
本文提出了一种识别未被物体探测器检测到的交通标志的方法，使用单镜头多盒物体探测器训练了一个分离的假阴性检测器，并使用精度和召回率在比利时和德国交通标志数据集中分别实现了 89.9% 和 90.8% 的精度，这是首个解决机器视觉中假阴性探测的
PDF5 years ago
针对开放集条件下的鲁棒物体检测的 Dropout 采样
本研究首次研究了 Dropout Sampling 在目标检测中的应用，通过从先进的目标检测系统中提取标签不确定性，利用 Dropout Sampling 网络实现了在机器人视觉中通常遇到的开放条件下的目标检测性能的提高，实现了召回率增加
PDF7 years ago
Cartman: 低成本笛卡尔机械臂获得了 Amazon 机器人挑战赛的胜利
本文介绍了 Cartman 自定义、经济实惠的笛卡尔机器人系统，在 Amazon Robotics Challenge 中获得第一名。该系统成功地完成了 14 次存储和 9 次取货，总得分达到了 272 分。我们强调了我们基于经验的设计方法
PDF7 years ago
用于开发和基准测试主动视觉的数据集
该论文使用真实影像，聚焦日常室内环境下机器人视觉任务的模拟，构建新的公共数据集。该数据集可用于机器人视觉任务中的物体检测、主动视觉模拟和基于深度学习的强化学习下的下一步动作预测。在使用数据集的过程中，作者发现现有物体检测研究最大的问题是机器
PDF7 years ago