我们研究了复杂几何物体的机器人堆叠问题。我们提出了一个挑战和多样化的这些物体，这些物体被精心设计，以便要求超出简单的“拾取”解决方案之外的策略。我们的方法是加强学习（RL）方法与基于视觉的互动政策蒸馏和模拟到现实转移相结合。我们的学习政策可以有效地处理现实世界中的多个对象组合，并展示各种各样的堆叠技能。在一个大型的实验研究中，我们调查在模拟中学习这种基于视觉的基于视觉的代理的选择，以及对真实机器人的最佳转移产生了什么影响。然后，我们利用这些策略收集的数据并通过离线RL改善它们。我们工作的视频和博客文章作为补充材料提供。
translated by 谷歌翻译
动机：近年来，基于形象的生物测定稳步成为高吞吐量，引发了快速自动化方法，以提取来自数百种图像的生物学有意义的信息。从想象成的成功取得灵感，我们驯服细胞造就花，一个公开源和弱标记的显微镜图像的大规模数据集（890K图像，894级）。预先训练的细胞造黄养箱产生了对上游显微镜分类任务的想象成特征具有竞争力的功能。我们展示了CytoImAgenet的证据表明，CytoImAgenet在想象中训练有素的功能中捕获信息不可用。数据集是在https://www.kaggle.com/stanleyhua/cyaagenet中提供的。
translated by 谷歌翻译
基于采样的推理技术是现代宇宙学数据分析的核心;然而，这些方法与维度不良，通常需要近似或顽固的可能性。在本文中，我们描述了截短的边际神经比率估计（TMNRE）（即所谓的基于模拟的推断的新方法）自然避免了这些问题，提高了$（i）$效率，$（ii）$可扩展性和$ （iii）推断后的后续后续的可信度。使用宇宙微波背景（CMB）的测量，我们表明TMNRE可以使用比传统马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法更少模拟器呼叫的数量级来实现融合的后海后。值得注意的是，所需数量的样本有效地独立于滋扰参数的数量。此外，称为\ MEMPH {本地摊销}的属性允许对基于采样的方法无法访问的严格统计一致性检查的性能。 TMNRE承诺成为宇宙学数据分析的强大工具，特别是在扩展宇宙学的背景下，其中传统的基于采样的推理方法所需的时间级数融合可以大大超过$ \ Lambda $ CDM等简单宇宙学模型的时间。为了执行这些计算，我们使用开源代码\ texttt {swyft}来使用TMNRE的实现。
translated by 谷歌翻译
By transferring knowledge from large, diverse, task-agnostic datasets, modern machine learning models can solve specific downstream tasks either zero-shot or with small task-specific datasets to a high level of performance. While this capability has been demonstrated in other fields such as computer vision, natural language processing or speech recognition, it remains to be shown in robotics, where the generalization capabilities of the models are particularly critical due to the difficulty of collecting real-world robotic data. We argue that one of the keys to the success of such general robotic models lies with open-ended task-agnostic training, combined with high-capacity architectures that can absorb all of the diverse, robotic data. In this paper, we present a model class, dubbed Robotics Transformer, that exhibits promising scalable model properties. We verify our conclusions in a study of different model classes and their ability to generalize as a function of the data size, model size, and data diversity based on a large-scale data collection on real robots performing real-world tasks. The project's website and videos can be found at robotics-transformer.github.io
translated by 谷歌翻译
Robotics has been widely applied in smart construction for generating the digital twin or for autonomous inspection of construction sites. For example, for thermal inspection during concrete curing, continual monitoring of the concrete temperature is required to ensure concrete strength and to avoid cracks. However, buildings are typically too large to be monitored by installing fixed thermal cameras, and post-processing is required to compute the accumulated heat of each measurement point. Thus, by using an autonomous monitoring system with the capability of long-term thermal mapping at a large construction site, both cost-effectiveness and a precise safety margin of the curing period estimation can be acquired. Therefore, this study proposes a low-cost thermal mapping system consisting of a 2D range scanner attached to a consumer-level inertial measurement unit and a thermal camera for automated heat monitoring in construction using mobile robots.
translated by 谷歌翻译
We present a retrospective on the state of Embodied AI research. Our analysis focuses on 13 challenges presented at the Embodied AI Workshop at CVPR. These challenges are grouped into three themes: (1) visual navigation, (2) rearrangement, and (3) embodied vision-and-language. We discuss the dominant datasets within each theme, evaluation metrics for the challenges, and the performance of state-of-the-art models. We highlight commonalities between top approaches to the challenges and identify potential future directions for Embodied AI research.
translated by 谷歌翻译
ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。
translated by 谷歌翻译
视觉惯性探测器和猛击算法广泛用于各种领域，例如服务机器人，无人机和自动驾驶汽车。大多数SLAM算法都是基于地标是静态的。但是，在现实世界中，存在各种动态对象，它们会降低姿势估计精度。此外，暂时的静态对象，在观察过程中是静态的，但在视线视线时移动，触发假循环封闭。为了克服这些问题，我们提出了一个新颖的视觉惯性大满贯框架，称为dynavins，它对动态对象和暂时静态对象都具有强大的态度。在我们的框架中，我们首先提出一个可靠的捆绑捆绑调整，该调整可以通过利用IMU预融合估计的姿势先验来拒绝动态对象的功能。然后，提出了一个密钥帧分组和基于多种假设的约束分组方法，以减少循环闭合中暂时静态对象的效果。随后，我们在包含许多动态对象的公共数据集中评估了我们的方法。最后，通过成功拒绝动态和暂时静态对象的效果，我们的测力量与其他最先进方法相比，我们的测力素具有有希望的性能得到证实。我们的代码可在https://github.com/url-kaist/dynavins上找到。
translated by 谷歌翻译
与其他标准摄像机相反，事件摄像机以完全不同的方式来解释世界。作为异步事件的集合。尽管事件摄像头的独特数据输出，但许多事件功能检测和跟踪算法通过绕开基于框架的数据表示表现出了重大进展。本文质疑这样做的需求，并提出了一种新颖的事件数据友好方法，该方法可以实现同时的特征检测和跟踪，称为基于事件聚类的检测和跟踪（ECDT）。我们的方法采用一种新颖的聚类方法，称为基于K-NN分类器的空间聚类和噪声应用程序（KCSCAN）的应用，用于聚类相邻的极性事件以检索事件轨迹。借助头部和尾部描述符匹配过程，事件群集，在不同的极性中重新出现，不断跟踪，从而拉长了功能轨道。由于我们在时空空间中的聚类方法，我们的方法可以自动求解功能检测和特征跟踪。此外，ECDT可以使用可调的时间窗口以任何频率提取功能轨道，这不会破坏原始事件数据的高时间分辨率。与最先进的方法相比，我们的方法可以达到30％的特征跟踪年龄，同时也具有与其大约等于其的低误差。
translated by 谷歌翻译
心血管疾病（CVD）是全球死亡的第一大原因。尽管有越来越多的证据表明心房颤动（AF）与各种CVD有着密切的关联，但这种心律不齐通常是使用心电图（ECG）诊断的，这是一种无风险，无侵入性和具有成本效益的工具。在任何威胁生命的疾病/疾病发展之前，不断和远程监视受试者的心电图信息迅速诊断和及时对AF进行预处理的潜力。最终，可以降低CVD相关的死亡率。在此手稿中，展示了体现可穿戴心电图设备，移动应用程序和后端服务器的个性化医疗系统的设计和实施。该系统不断监视用户的心电图信息，以提供个性化的健康警告/反馈。用户能够通过该系统与他们的配对健康顾问进行远程诊断，干预措施等。已经评估了实施的可穿戴ECG设备，并显示出极好的一致性（CVRMS = 5.5％），可接受的一致性（CVRMS = CVRMS = CVRMS = 12.1％），可忽略不计的RR间隙错误（<1.4％）。为了提高可穿戴设备的电池寿命，提出了使用ECG信号的准周期特征来实现压缩的有损压缩模式。与公认的架构相比，它在压缩效率和失真方面优于其他模式，并在MIT-BIH数据库中以ECG信号的某个PRD或RMSE达到了至少2倍的Cr。为了在拟议系统中实现自动化AF诊断/筛查，开发了基于重新系统的AF检测器。对于2017年Physionet CINC挑战的ECG记录，该AF探测器获得了平均测试F1 = 85.10％和最佳测试F1 = 87.31％，表现优于最先进。
translated by 谷歌翻译