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CTS：基于模拟到真实的无监督领域自适应的三维检测
提出了一种新颖的复杂到简单框架（CTS），从有标记的仿真域（源）转移模型到无标记的实际域（目标），通过开发固定大小的锚头和 RoI 增强来提高伪标签的质量，并开发角格式表示的 Aleatoric 不确定性（AU）以统一量化伪标签质量，还基于
PDF8 days ago
ASID：机器人操作中的系统辨识主动探索
通过利用少量真实世界数据来自动完善模拟模型并规划准确的控制策略，在多个具有挑战性的机器人操作任务中，我们展示了这种模式对识别关节、质量和其他物理参数的有效性，并且说明了只需少量真实世界数据即可进行有效的模拟到真实世界的转换。
PDF3 months ago
GenSim：通过大型语言模型生成机器人仿真任务
通过使用语言模型生成丰富的仿真环境和专家演示，在模拟数据上进行多任务策略训练，极大地增强了任务级泛化能力，并实现了对未见过的现实任务的强大转移能力。
PDF9 months ago
自动驾驶汽车中从模拟环境到真实环境的驾驶观察模型可迁移性研究
研究通过模拟数据进行驾驶员观察模型的训练，并探索将这些模型转移到真实自动驾驶场景中的可行性，结果显示模型的识别质量明显下降，存在模型转移的挑战。
PDFa year ago
多模态语言理解的原型对比迁移学习
本研究提出一种新的转移学习方法，名为 PCTL，用于家庭环境中的语言理解任务，通过对比学习，使用对比损失 Dual ProtoNCE，利用真实世界和模拟数据集来验证 PCTL 的有效性，并实现了 78.1% 的精度。
PDFa year ago
机器学习检测磁畴图案生成参数的非均匀性
通过卷积神经网络技术，对多晶薄膜磁畴图案形成中涉及的异质物理参数的空间分布进行了估计，并且利用大规模自然图像分类模型的预训练技术来提高在小子区域的参数估计精度。最终，能够检测空间不均匀参数变化的模拟数据进行了推理验证。
PDFa year ago
ECCVSimAug：从模拟中学习鲁棒的轨迹预测表示
本文使用 3D 仿真数据进行预测未来人物轨迹，提出了一种通过增加仿真数据以学习鲁棒表示的新方法，可以更好地推广到未见过的真实数据，并在三个真实世界基准下实现了有希望的结果并在 Stanford Drone 和 the VIRAT/ActEV
PDF4 years ago
ICMLFiniteNet：一种用于时间相关偏微分方程的全卷积 LSTM 网络架构
本文介绍了一种利用机器学习方法来减少时间依赖性偏微分方程数值求解误差的方法，使用全卷积 LSTM 网络来利用偏微分方程的时空动态性，提高常规有限差分和有限体积法的精度，并通过对模拟数据的训练和三个不同动态学特征的偏微分方程实例的演示，表明该
PDF4 years ago
RSA: 用随机化模拟加强人类动作识别的鲁棒性
本文提出了一种基于模拟数据的增强法，即随机模拟增强 (RSA) 框架，其通过合成数据来增强真实数据，提高行为识别网络的鲁棒性。实验表明，使用该增强法可以显著提高当前最先进的行为识别网络的性能或者减少所需真实数据的数量，从而使识别性能得到优化
PDF5 years ago