人类从对象及其之间的关系方面感知世界。实际上，对于任何给定的对象，都有无数的关系适用于它们。认知系统如何学习哪些关系对于表征手头的任务有用？以及如何使用这些表示形式来构建关系政策以有效地与环境互动？在本文中，我们建议可以通过称为关系增强学习（RRL）的符号机器学习的子场的镜头来理解这个问题。为了证明我们的方法的潜力，我们基于在RRL中开发的近似函数建立了一个简单的关系政策学习模型。我们在三场Atari游戏中训练和测试了我们的模型，这些游戏需要考虑越来越多的潜在关系：突破，乒乓球和恶魔攻击。在每个游戏中，我们的模型都能够选择足够的关系表示并逐步构建关系策略。我们讨论了我们的模型与关系和类似推理的模型之间的关系，以及其局限性和未来研究方向。
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人们容易概括到新型域和刺激的知识。我们提出了一种在计算模型中实例化的理论，基于跨域人类中的跨域泛化是对结构化（即，象征性）关系表示的模拟推断的情况。该模型是LISA和关系推论和学习的DORA模型的延伸。生成的模型在没有监控的情况下，从非关系输入中的关系和格式（即结构）（即，结构）既与强化学习的容量增强，利用这些表示来学习单个域，然后向新域推广首先通过模拟推理（即零拍摄学习）。我们展示了模型从各种简单的视觉刺激学习结构化关系表示的能力，并在视频游戏（突破和乒乓球）和几个心理任务之间进行跨域泛化。我们展示了模型的轨迹在学到关系时，旨在让孩子的轨迹镜头紧密地镜子，从文学中占据了儿童推理和类比制作的文献中的现象。该模型在域之间的概括能力展示了在其基础关系结构方面代表域的灵活性，而不是简单地就其投入和产出之间的统计关系而言。
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2022-11-30
Generative models have shown great promise in synthesizing photorealistic 3D objects, but they require large amounts of training data. We introduce SinGRAF, a 3D-aware generative model that is trained with a few input images of a single scene. Once trained, SinGRAF generates different realizations of this 3D scene that preserve the appearance of the input while varying scene layout. For this purpose, we build on recent progress in 3D GAN architectures and introduce a novel progressive-scale patch discrimination approach during training. With several experiments, we demonstrate that the results produced by SinGRAF outperform the closest related works in both quality and diversity by a large margin.
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本文对地面农业机器人系统和应用进行了全面综述，并特别关注收获，涵盖研究，商业产品和结果及其能力技术。大多数文献涉及作物检测的发展，通过视觉及其相关挑战的现场导航。健康监测，产量估计，水状态检查，种子种植和清除杂草经常遇到任务。关于机器人收割，苹果，草莓，西红柿和甜辣椒，主要是出版物，研究项目和商业产品中考虑的农作物。据报道的收获农业解决方案，通常由移动平台，单个机器人手臂/操纵器和各种导航/视觉系统组成。本文回顾了报告的特定功能和硬件的发展，通常是运营农业机器人收割机所要求的；它们包括（a）视觉系统，（b）运动计划/导航方法（对于机器人平台和/或ARM），（c）具有3D可视化的人类机器人交流（HRI）策略，（d）系统操作计划＆掌握策略和（e）机器人最终效果/抓手设计。显然，自动化农业，特别是通过机器人系统的自主收获是一个研究领域，它仍然敞开着，在可以做出新的贡献的地方提供了一些挑战。
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在这项工作中，提出了一种用于接近和揭示局部遮挡的感兴趣对象的控制方案。控制方案仅基于由连接到机器人末端执行器的手中相机获得的分类点云。结果表明，所提出的控制器在对象附近达到逐渐揭示每个可见点的邻域的感兴趣的对象。因此，它可以达到物体的完整揭幕。所提出的控制方案是通过模拟和实验评估的，用UR5E机器人用手中的RealSense相机在模拟藤设置上，用于揭示葡萄的茎。
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我们提出了一个框架，以便不断学习以对客观的视觉学习和理解为中心的表示。现有的对象形式依赖于个性化场景中的对象的监督，或者执行无监督的解剖学，这几乎无法处理现实世界中的复杂场景。为了减轻注释负担并放宽对数据统计复杂性的限制，我们的方法利用相互作用，从而有效地在学习以特征对象的表示的同时有效地采样对象和相应的训练信号的不同变化。在整个学习过程中，对象以随机顺序逐一流动，具有未知的身份，并且与可以通过卷积高度合成每个对象的潜在权重的潜在代码相关联。此外，采用了学习对象的重新识别和遗忘预防，以使学习过程有效且坚固。我们对拟议框架的关键特征进行了广泛的研究，并分析了学习的表示的特征。此外，我们展示了所提出的框架在学习表示中可以提高下游任务中的标签效率的能力。我们的代码和培训的型号将公开可用。
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使用单视图2D照片仅集合，无监督的高质量多视图 - 一致的图像和3D形状一直是一个长期存在的挑战。现有的3D GAN是计算密集型的，也是没有3D-一致的近似;前者限制了所生成的图像的质量和分辨率，并且后者对多视图一致性和形状质量产生不利影响。在这项工作中，我们提高了3D GAN的计算效率和图像质量，而无需依赖这些近似。为此目的，我们介绍了一种表现力的混合明确隐式网络架构，与其他设计选择一起，不仅可以实时合成高分辨率多视图一致图像，而且还产生高质量的3D几何形状。通过解耦特征生成和神经渲染，我们的框架能够利用最先进的2D CNN生成器，例如Stylega2，并继承它们的效率和表现力。在其他实验中，我们展示了与FFHQ和AFHQ猫的最先进的3D感知合成。
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自治车辆的评估和改善规划需要可扩展的长尾交通方案。有用的是，这些情景必须是现实的和挑战性的，但不能安全地开车。在这项工作中，我们介绍努力，一种自动生成具有挑战性的场景的方法，导致给定的计划者产生不良行为，如冲突。为了维护情景合理性，关键的想法是利用基于图形的条件VAE的形式利用学习的交通运动模型。方案生成在该流量模型的潜在空间中制定了优化，通过扰乱初始的真实世界的场景来产生与给定计划者碰撞的轨迹。随后的优化用于找到“解决方案”的场景，确保改进给定的计划者是有用的。进一步的分析基于碰撞类型的群集生成的场景。我们攻击两名策划者并展示争取在这两种情况下成功地产生了现实，具有挑战性的情景。我们另外“关闭循环”并使用这些方案优化基于规则的策划器的超参数。
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在聚类问题中，中央决策者通过顶点给出完整的公制图，并且必须提供最小化某些目标函数的顶点的聚类。在公平的聚类问题中，顶点以颜色（例如，组中的成员身份）赋予，并且有效群集的功能也可能包括该群集中的颜色的表示。在公平集群中的事先工作假设完全了解集团成员资格。在本文中，我们通过假设通过概率分配不完美了解集团成员资格的知识。我们在此具有近似率保证的更常规设置中呈现聚类算法。我们还解决了“公制成员资格”的问题，其中不同的群体的概念和距离。使用我们所提出的算法以及基线进行实验，以验证我们的方法，并且当组成员资格不确定时，验证我们的方法以及表面细微的问题。
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We present PartNet: a consistent, large-scale dataset of 3D objects annotated with fine-grained, instance-level, and hierarchical 3D part information. Our dataset consists of 573,585 part instances over 26,671 3D models covering 24 object categories. This dataset enables and serves as a catalyst for many tasks such as shape analysis, dynamic 3D scene modeling and simulation, affordance analysis, and others. Using our dataset, we establish three benchmarking tasks for evaluating 3D part recognition: fine-grained semantic segmentation, hierarchical semantic segmentation, and instance segmentation. We benchmark four state-ofthe-art 3D deep learning algorithms for fine-grained semantic segmentation and three baseline methods for hierarchical semantic segmentation. We also propose a novel method for part instance segmentation and demonstrate its superior performance over existing methods.
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