Dòng tin
Tất cả
Hình học quan trọng: Ưu tiên 3D cho học Semantic Correspondence
Geometry Matters: 3D Foundation Priors for Learning Semantic Correspondence
- ›Foundation features từ vision models tự giám sát thiếu nhận thức 3D rõ ràng, dẫn đến nhầm lẫn giữa các phần đối xứng và cấu trúc tương tự trực quan.
- ›Phương pháp sử dụng SAM3D để ước tính hình học và pose vật thể, sau đó tối ưu hóa pose qua render-and-compare optimization.
- ›Kết hợp PartField descriptors từ hình học tái tạo với DINO và Stable Diffusion features để cải thiện semantic correspondence.
- ›Sử dụng geodesic distances trên hình dạng tái tạo để lọc candidate correspondences, giảm nhu cầu giám sát hình học thủ công.
PointWorld: Tầm quan trọng của world models 3D trong robotics và lý thuyết scaling
RT by @drfeifei: I recently gave some talks on PointWorld. In this latest version, I discussed: Why world models? Why 3D? Why it matters amidst scaling data in robotics? Why it’s a missing side of the coin for “The Bitter Lesson”?
(It’s more than just a better backbone for training policies)
https://www.youtube.com/watch?v=0vfgm8LshmY
- ›PointWorld là một mô hình thế giới 3D với ý nghĩa quan trọng đối với robot learning và scaling dữ liệu.