dovred

dovred

пикабушник
pikabu.ru/@editors Я сегодня ночевал вместе с Брейли-Майерсом.
поставил 198 плюсов и 91 минус
отредактировал 6437 постов
проголосовал за 14967 редактирований
21К рейтинг 31 подписчик 3696 комментариев 57 постов 12 в горячем
4 награды
За борьбу с тегохаосомБагХантер редактирование тегов в 1000 и более постах объединение 1000 и более тегов
-8

Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное

Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное Калифорнийский университет, Neurohive, Робототехника, Животные, Движение, Машинное обучение, Научная работа, Гифка, Видео, Длиннопост

Исследователи из UC Berkeley обучили робота имитировать поведение собаки с помощью обучения с подкреплением. Предложенный фреймворк масштабируется на другие виды животных. Модель получает на вход видеоролик с записью движения животного. На основе входного ролика RL-агент выучивает политику контроля движений, которая позволяет ему имитировать движение. Поддержка других видов движения добавляется аналогично. Исследователи обучили RL-агента выполнять такие действия, как поворот, быстрая ходьба и прыжок. Политики агент выучивает в симуляции. Затем модель переносится в реальный мир с помощью метода адаптации скрытого пространства, который позволяет адаптировать политику к реальной среде на основе коротки видеозаписей реального робота.


Ниже - описание самой научной работы в формате видео

Архитектура фреймворка


Предложенный фреймворк состоит из трех этапа:


1. Переоценка движения, во время которой движения животного на входной видеозаписи соотносятся с движениями робота;


2. Имитация движения, когда выход из первого этапа используется для обучения политики имитации движения агента;


3. Адаптация к реальной среде, когда обученная модель из симуляции переносится на реальную среду

Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное Калифорнийский университет, Neurohive, Робототехника, Животные, Движение, Машинное обучение, Научная работа, Гифка, Видео, Длиннопост

В качестве робота использовали модель четвероногого робота от Laikago.


Проверка работы алгоритма


RL-агент способен выучивать различные типы движений собаки. Среди типов движений — разные виды ходьбы, включая бег рысью или неспешный шаг, и быстрые повороты. Если обучать агента на видеозаписях с ходьбой, отмотанных в обратную сторону, то робот научается ходить назад.

Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное Калифорнийский университет, Neurohive, Робототехника, Животные, Движение, Машинное обучение, Научная работа, Гифка, Видео, Длиннопост
Робота обучили передвигаться, как четвероногое животное Калифорнийский университет, Neurohive, Робототехника, Животные, Движение, Машинное обучение, Научная работа, Гифка, Видео, Длиннопост

Сравнение поведения до и после обучения робота: до адаптации робот склонен к падению в ходе выполнения задачи; после же тот готов последовательно исполнять предлагаемые команды.


Источник

Источник (на англ.)

Научная работа

Показать полностью 3
-5

Google AI опубликовали датасет для восстановления 3D формы зданий

Google AI опубликовали датасет для восстановления 3D формы зданий Google, Neurohive, Здание, 3D моделирование, Данные, Научная статья, Гифка, Достопримечательности, Фонтан Треви

Исследователи опубликовали датасет с неструктурированными изображениями культурных объектов. Он включает в себя 25 тысяч изображений, каждое из которых содержит информацию о местоположении и наклоне. Данные собирали из открытых источников в интернете. Датасет создавали в сотрудничестве с UVIC, CTU и EPFL.


Восстановление 3D структуры зданий


Реконструкция 3D объектов и зданий из последовательности изображений (Structure-from-Motion) — это одна из открытых проблем компьютерного зрения. Одним из применений таких моделей является возможность изучения культурных объектов в браузере.

Google Maps уже использует изображения пользователей для обновления списка популярных мест или рабочих часов места. Однако использование такого типа данных для построения 3D моделей является более сложной задачей. Это связано с тем, что поступающие изображения имеют большую вариативность в том, с какой позиции снимали кадр, перекрывали ли люди объект на кадре и какие были погодные условия и освещение.


Что внутри датасета


Опубликованный датасет включает в себя 25 тысяч изображений из датасета YFCC100m. Каждое изображение имеет данные о позе (локация и направление). Исследовали сгенерировали тестовые 3D модели с помощью крупномасштабной SfM модели, которая использовала от сотен до тысяч фотографий здания для восстановления формы объекта. Такой подход не потребовал использования сенсоров или человеческой разметки для сбора данных.

Google AI опубликовали датасет для восстановления 3D формы зданий Google, Neurohive, Здание, 3D моделирование, Данные, Научная статья, Гифка, Достопримечательности, Фонтан Треви

3D форма объекта (Фонтан Треви), которую восстановили из 3 тысяч фотографий


Источник

Основной источник (на англ.)

Научная статья

Github-репозиторий

-14

Сбор тегов, пострадавших от нехватки символов

Всем добрый вечер!


Объявляется сбор тегов, пострадавших от нехватки символов. То есть, название какой-либо сущности оказалось обрезанным вследствие тегового ограничения в 30 символов.

За помощь @editors в этом нелегком деле полагается наш личный респект. И, к сожалению, ничего боле.

Сделаем навигацию по Пикабу красивенькой и удобненькой :з


Нерелевантные комментарии = флуд.


Пример:


Иван Васильевич меняет професс

Гарри Поттер и философский кам

Гарри Поттер и Принц-полукровк

Отличная работа, все прочитано!