简介:

自监督触觉表示,用于基于视觉的触觉传感。

功能:

- 自监督学习算法:Sparsh通过MAE、DINO和JEPA等自监督学习算法进行训练。

- 多触觉传感器支持:能够为DIGIT、Gelsight'17和Gelsight Mini等多种触觉传感器生成有用的表示。

- 下游任务性能优异:在TacBench提出的下游任务中,Sparsh的性能大幅度超越端到端模型。

- 数据高效训练:Sparsh可以支持新下游任务的数据高效训练。

- 预训练模型和数据集:提供PyTorch实现、预训练模型和数据集,方便研究者和开发者使用。

- 多下游任务支持:Sparsh支持包括力估计、滑移检测和姿态估计等多个下游任务。

- 代码和模型开源:Sparsh的代码和模型在GitHub上开源,便于社区贡献和改进。

需求人群:

"Sparsh的目标受众是机器人学、人工智能和计算机视觉领域的研究者和开发者。它特别适合那些需要在触觉传感领域进行研究或开发应用的专业人士。Sparsh提供的自监督学习和多任务学习框架能够帮助他们提高模型的性能和数据效率,同时开源的特性也便于他们进行定制和二次开发。"

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