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創(chuàng)澤機(jī)器人
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機(jī)器人多模態(tài)視覺語言導(dǎo)航技術(shù)解析

來源:算法邦     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/4/21   主題:其他 [加盟]

計(jì)算機(jī)視覺(CV)和自然語言處理(NLP)早先是兩個較為獨(dú)立的研究領(lǐng)域。CV 重點(diǎn)關(guān)注如何用計(jì)算機(jī)代替人眼對目標(biāo)完成識別、跟蹤、測量等任務(wù),對圖像進(jìn)行處理;NLP 則研究計(jì)算機(jī)如何處理、運(yùn)用自然語言,包括語言生成、問答、對話等任務(wù)。近年來,以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于 CV 和 NLP 領(lǐng)域,取得了目前最先進(jìn)的效果。

近年來,研究者們試圖將動作控制也引入到「視覺-語言」任務(wù)的框架中。吳琦將此類任務(wù)命名為 V3A(Vision, Ask, Answer, Act),在給定視覺輸入后,我們希望機(jī)器能夠提出問題、回答問題、并通過和人以及機(jī)器之間的語言交流執(zhí)行某些動作。

例如,「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺問題生成、根據(jù)問題生成查詢、圖像描述等;「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺問答、視覺對話等;「Vision+Act」的任務(wù)包含指稱表達(dá)、視覺對齊(visual grounding)、語言引導(dǎo)的視覺導(dǎo)航、具身視覺問答、具身指稱表達(dá)等。







機(jī)器學(xué)習(xí)框架應(yīng)用報(bào)告:聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景應(yīng)用研究報(bào)告2022

對于聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù),數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣的經(jīng)驗(yàn),并深入探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)在政務(wù),醫(yī)療,金融,廣告,物流的應(yīng)用價值,以期為數(shù)據(jù)應(yīng)用價值的釋放帶來解讀和參考

Deep Tech:2022先進(jìn)計(jì)算七大趨勢

DeepTech通過科研數(shù)據(jù)分析、專家訪談等方式洞悉先進(jìn)計(jì)算領(lǐng)域發(fā)展趨勢,探尋具備技術(shù)顛覆性,有商業(yè)化前景的先進(jìn)計(jì)算技術(shù),提煉出 2022 年先進(jìn)計(jì)算技術(shù)及應(yīng)用七大趨勢

基于電阻抗和聲學(xué)成像的仿生機(jī)器皮膚

一種基于水凝膠彈性體混合物的仿生機(jī)器皮膚.分為三層結(jié)構(gòu),中間的水凝膠層構(gòu)成機(jī)器皮膚的主體,可以實(shí)現(xiàn)電信號的傳遞,實(shí)現(xiàn)靜態(tài)和動態(tài)觸覺的模態(tài)識別

基于康復(fù)機(jī)器人內(nèi)部傳感器的運(yùn)動功能評價方法

基于康復(fù)機(jī)器人內(nèi)部傳感器識別記錄訓(xùn)練過程中的運(yùn)動學(xué)參數(shù),能夠?qū)崟r定量評估不同的運(yùn)動模式,還能夠掌握患者是否主動參與訓(xùn)練等情況

優(yōu)必選科技副總裁龐建新:面向智能機(jī)器人的視覺感知與理解

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優(yōu)必選專家丁宏鈺深入講解大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型

從大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀入手,圍繞機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型、關(guān)節(jié)運(yùn)動特點(diǎn)、伺服驅(qū)動器、減速器、仿真平臺等方面進(jìn)行深度講解,最后就大型仿人機(jī)器人整機(jī)構(gòu)型未來發(fā)展趨勢給出自己的見解

個性化的人機(jī)交互

HRI的MTL可以使機(jī)器人更輕松,更智能地與新用戶進(jìn)行交互,即使使用諸如RL這樣的數(shù)據(jù)密集型方法,也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態(tài)ML已用于自動識別自閉癥譜系障礙(ASD)兒童

淺談服務(wù)機(jī)器人的潛在危險(xiǎn)

服務(wù)機(jī)器人潛在危險(xiǎn)有:電擊、與能量有關(guān)的危險(xiǎn)、著火、與熱有關(guān)的危險(xiǎn)、機(jī)械危險(xiǎn)、輻射、化學(xué)危險(xiǎn)等

視頻搜索太難了!阿里文娛多模態(tài)搜索算法實(shí)踐

視頻搜索是涉及信息檢索、自然語言處理(NLP)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)等多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用場景

野外自主農(nóng)作物探測機(jī)器人Robotanist使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)方法融合MTI等傳感器信息

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Jupiter由四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向的底盤和UR5機(jī)械臂組成通過SSD網(wǎng)絡(luò)檢測目標(biāo)物體

通過2D激光雷達(dá)信息采用Hector SLAM實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對地圖的感知和自主導(dǎo)航規(guī)劃,通過頂部的RGB-D相機(jī)采集目標(biāo)物體深度和RGB圖像信息

移動式操作機(jī)器人平臺Personal Robot 2可模擬開門、打臺球和畫畫

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