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Talk預(yù)告 | ICLR'21 Oral 一作張強: 基于周期一致性的機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí)框架

2021-04-21 13:11 作者:TechBeat人工智能社區(qū)  | 我要投稿

本周為TechBeat人工智能社區(qū)298線上Talk,也是ICLR 2021系列Talk第⑦。

北京時間4月21(周三)晚8點,?ICLR 2021 Oral一作、上海交通大學(xué)計算機系本科生張強的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播!

他與大家分享的主題是: “基于周期一致性的機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí)框架”,屆時將針對?ICLR?2021 paper《?Learning Cross-Domain Correspondence for Control?with Dynamics Cycle-Consistency 》(Oral)作出介紹。

Talk·信息

主題:基于周期一致性的機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí)框架

嘉賓:上海交通大學(xué)計算機系本科生?張強

時間:北京時間?4月22日 (周四) 20:00

地點:TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看?

掃描下方二維碼,或復(fù)制鏈接 https://datayi.cn/w/L9GKrQn9 至瀏覽器,一鍵完成預(yù)約!上線后會在第一時間收到通知哦~

Talk·提綱

如何能夠在兩個機器人域建立聯(lián)系是個重要問題,能夠為很多下游應(yīng)用提供支撐。我們提出了一種全新的框架,能夠在不需要任何配對數(shù)據(jù)的情況下,實現(xiàn)自監(jiān)督機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí),而這兩個域之間的物理參數(shù),觀察模態(tài)或者形態(tài)可以不一樣。?

本次分享的主要內(nèi)容如下:

1. 視覺和機器人領(lǐng)域跨域匹配問題的背景介紹。2. Cycle-GAN模型的缺陷和我們的改進思路。3. 基于周期一致性的自監(jiān)督跨域匹配學(xué)習(xí)框架。

4. 不同任務(wù)下的實驗結(jié)果展示與分析。

Talk·參考資料

這是本次分享中將會提及的資料,建議提前預(yù)習(xí)哦!

Arxiv鏈接:https://arxiv.org/abs/2012.09811

Github鏈接:https://github.com/sjtuzq/Cycle_Dynamics

項目主頁鏈接:https://sjtuzq.github.io/cycle_dynamics.html

Talk·提問交流

通過以下兩種方式提問都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎勵哦!

方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動!留下你的打call??和問題??,和更多小伙伴們共同討論,被講者直接翻牌解答!

你的每一次貢獻,我們都會給予你相應(yīng)的i豆積分,還會有驚喜獎勵哦!

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題,或掃描下方二維碼提問!

快來提問吧~

Talk·嘉賓介紹

張強
上海交通大學(xué)計算機系本科生

張強,上海交通大學(xué)計算機系本科生,研究方向為計算機視覺和機器人,以第一作者在CVPR (Oral) , ICLR (Oral) , ECCV等頂會上發(fā)表論文。曾在斯坦福,Uber ATG, 伯克利和麻省理工擔(dān)任研究實習(xí)生,畢業(yè)后將前往普林斯頓大學(xué)計算機系讀博。

ICLR系列Talk

*點擊標(biāo)題跳轉(zhuǎn)詳情

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第②彈

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第④彈

第⑥彈

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

TechBeat(www.techbeat.net)是一個薈聚全球華人AI精英的成長社區(qū)。我們希望為AI人才打造更專業(yè)的服務(wù)和體驗,加速并陪伴其學(xué)習(xí)成長。期待這里可以成為你學(xué)習(xí)AI前沿知識的高地,分享自己最新工作的沃土,在AI進階之路上的升級打怪的根據(jù)地!

更多詳細介紹>>https://mp.weixin.qq.com/s/pTbCK_MeTk05jK2yx1RTrQ


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