线显着提高了并且在只有一半注释的基准

MimJannat909

为了更好地适应 检测属性， 通过簇间和提议间分离进行优化，即增强跨语义类和对象实例的提议表示的辨别力。 的通用性和可迁移性在各种 检测器即   和 和数据集即  和 上得到验证。  框架的图示。给定具有不同视图的增强点云，该方法首先对配对区域提案进行采样，然后使用区域提案编码模块提取特征。之后，强制执行提议间区分和簇间分离以优化整个网络。 从 和  学习到的  表示的比较。 该表说明了  上 对象检测方法的数据效率。研究人员在  数据集上预训练  和   的主干，并将其转移到具有不同标签配置的  物体检测中。

在每种设置下都获得了一致的改进。所提出的方法优于所有并发自监督学习方法，即  和 。 百度还将与熟练教师一起展示其在半监督 物体检测方面的最新进展。该研究提出了一种用于半监督 对象检测的新伪标签框架，通过几个必要的设计将教师模型增强为熟练 电话号码列表 的模型。该方法将基测试中优于具有完整注释的预言机模型。  研究论文利用基于多模态模型的强化学习挖掘碎石 挖掘机广泛应用于各种工程领域。然而，挖掘机操作通常既危险又昂贵，这些挑战可以通过使用自动化挖掘机来克服。关于这个主题的大多数文献都集中在土壤的挖掘上。



土壤大多是均匀的，如果铺设了一条路径，控制器很可能能够简单地遵循它。 然而，对于一堆岩石，如果操作员只是将挖掘铲斗直接穿过岩石，铲斗很可能会被卡住，这意味着需要更智能的策略来挖掘岩石。在这项工作中，研究团队的目标是为自动挖掘机配备与人类操作员类似的功能。所提出的方法首先利用挖掘领域知识设计一组离散的原始运动。然后从少量的现实世界数据中学习基于  的多模态动力学模型。最后，模型预测控制器用于闭环规划。 基于学习的破碎刚性物体挖掘框架 为了评估新方法，研究人员比较了三种手动设计策略，即不同规划范围内的暴力随机射击和蒙特卡罗树搜索规划器。