优于所有并发自监督学习

MimJannat909

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的模型。该方法将基线显着提高了 ，并且在只有一半注释的基准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 电话号码列表 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。这些手动策略和规划器经过了不同的试验测试，这些试验以浅中深的深度渗透到表面。使用两个指标进行比较。第一个指标是导致机器人受力过大并卡住的轨迹数量。