AI三次元物体認識のためのObjectronデータセットの発表(1/2)
１．三次元物体認識のためのObjectronデータセットの発表(1/2)まとめ ・二次元と比較して大規模なデータセットがないため三次元で物体を理解することは困難 ・Objectronデータセットはこの問題を解決する三次元物体中心の短いビ...
ロボット
AI
AIPWIL：敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(2/2)
１．PWIL：敵対的トレーニングに依存しない摸倣学習(2/2)まとめ ・PWILは敵対的手法でないためエージェントとエキスパートを直接類似させる事が可能 ・最先端の摸倣学習は敵対的トレーニングに依存しているアルゴリズム的に不安定 ・P...
AIKeyPose：ステレオ画像で透明物体の三次元ポーズ推定を更に改良(1/2)
１．KeyPose：ステレオ画像で透明物体の三次元ポーズ推定を更に改良(1/2)まとめ ・透明な物体に対しては既存の深度センサーはうまく機能せず距離が測定できない ・以前紹介したClearGraspはニューラルネットで深度センサーの出力...
AIオフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(3/3)
１．オフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(3/3)まとめ ・オフラインRLを改善するためには履歴データにない行動を学習する必要がある ・既存手法は履歴データにない行動を過度に過大評価してしまう問題があった ・基本的に悲観...
AIオフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(2/3)
１．オフライン強化学習における未解決の課題への取り組み(2/3)まとめ ・D4RLは現実的なアプリケーションを念頭に作られたベンチマークである事が特徴 ・タスクの目的と違う目的を実行した記録から学習する能力などが試される ・タスクと標...