[B! sim-to-real][transfer learning] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

sim-to-realとtransfer learningに関するarxiv_readerのブックマーク (6)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.10278v2
arxiv_reader 2024/03/25
residual

person

arXiv reaDer

arXiv

human

transfer learning

simulation

sim-to-real
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.10278v1
arxiv_reader 2023/11/20
sim-to-real

human

simulation

residual

arXiv

person

transfer learning

arXiv reaDer
リンク
どのようにドレープしますか?深度画像からファブリックメカニクスをキャプチャする
arxiv_reader 2023/04/14
深度カメラを使用したカジュアルなキャプチャ設定を使用して、布地の機械的パラメーターを推定する方法を提案します。私たちのアプローチにより、実際のテキスタイル素材の機械的に正確なデジタル表現を作成できます

domain

estimation

metric

arXiv

transfer learning

sim-to-real

augmentation

arXiv reaDer

synthesis

representation
リンク
Sim-to-real転送による一般化可能な自動運転ポリシーの模倣学習
arxiv_reader 2022/06/23
イミテーションラーニングは、専門家のデモンストレーションを使用して最適なポリシーを明らかにし、実際のロボット工学タスクにも適しています。ただし、この場合、安全性、経済性、時間の制約から、エージェントの

arXiv

robot

domain

arXiv reaDer

sim-to-real

simulation

transfer learning
リンク
ダイナミクスサイクルの一貫性を備えた制御のためのクロスドメイン対応の学習
arxiv_reader 2020/12/18
多くのロボット工学の問題の中心にあるのは、ドメイン間の対応を学習するという課題です。たとえば、模倣学習では、人間とロボットの間の対応を取得する必要があります。 sim-to-realには、物理シミュレ

representation

transfer learning

domain

sim-to-real

monocular

robot

simulation

video

arXiv reaDer

arXiv
リンク
自己管理型のリアルツーシムシーン生成
arxiv_reader 2020/12/01
シーングラフ（SG）の生成は、最近大きな注目を集めています。ただし、現在のSG生成手法は、高価で限られた数のラベル付きデータセットの可用性に依存しています。ラベルは基本的に無料であるため、合成データは

arXiv reaDer

arXiv

dataset

sim-to-real

synthesis

transfer learning

adversarial

domain
リンク
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