Fugu-MT 論文翻訳(概要): HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge 2023 Participant Report (Team KuzHum)

論文の概要: HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge 2023 Participant Report (Team KuzHum)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12048v1
Date: Mon, 22 Jan 2024 15:40:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-23 13:36:21.691323
Title: HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge 2023 Participant Report (Team KuzHum)
Title（参考訳）: homerobot open vocabulary mobile manipulation challenge 2023 member report (team kuzhum)
Authors: Volodymyr Kuzma, Vladyslav Humennyy and Ruslan Partsey
Abstract要約: 本稿では,より正確なセマンティックセグメンテーションモジュールを提案する。上記の拡張を組み込んだエージェントは、シミュレーションと実世界のステージの両方で3位にランクインした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6577148087211809
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We report an improvements to NeurIPS 2023 HomeRobot: Open Vocabulary Mobile Manipulation (OVMM) Challenge reinforcement learning baseline. More specifically, we propose more accurate semantic segmentation module, along with better place skill policy, and high-level heuristic that outperforms the baseline by 2.4% of overall success rate (sevenfold improvement) and 8.2% of partial success rate (1.75 times improvement) on Test Standard split of the challenge dataset. With aforementioned enhancements incorporated our agent scored 3rd place in the challenge on both simulation and real-world stages.
Abstract（参考訳）: 我々は,NeurIPS 2023 HomeRobot: Open Vocabulary Mobile Manipulation (OVMM) Challenge 強化学習ベースラインの改良について報告する。より具体的には、より正確なセマンティクスセグメンテーションモジュールを提案し、より優れたプレーススキルポリシーと、全体の成功率(7倍の改善)の2.4%、チャレンジデータセットのテスト標準分割における部分的成功率(1.75倍の改善)の8.2%を上回っているハイレベルヒューリスティックを提案する。上記の拡張を組み込んだエージェントは、シミュレーションと実世界のステージの両方で3位となった。

関連論文リスト

Point Transformer V3 Extreme: 1st Place Solution for 2024 Waymo Open Dataset Challenge in Semantic Segmentation [98.11452697097539]
この技術的レポートでは、2024年のオープンデータセットチャレンジのセマンティックセグメンテーショントラックの第一位ソリューションについて詳述する。我々は,最先端のプラグアンドプレイトレーニングと推論技術を実装することで,ベンチマーク上でのポイントトランスフォーマーV3の性能を大幅に向上させた。このアプローチによって、Openデータセットセグメンテーションのリーダボードのトップポジションが確保され、他のエントリよりも大幅に向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-21T22:08:52Z)
Towards Open-World Mobile Manipulation in Homes: Lessons from the Neurips 2023 HomeRobot Open Vocabulary Mobile Manipulation Challenge [93.4434417387526]
ロボット工学における鍵となるベンチマークタスクとして,Open Vocabulary Mobile Manipulationを提案する。我々は,この課題に対する解決策を評価するために,シミュレーションと実世界のコンポーネントを兼ね備えたNeurIPS 2023コンペティションを組織した。シミュレーションと実環境設定の両方で使用される結果と方法論を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-09T15:15:01Z)
The Third Monocular Depth Estimation Challenge [134.16634233789776]
本稿では,モノクロ深度推定チャレンジ(MDEC)の第3版の結果について述べる。この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:59:59Z)
SLYKLatent: A Learning Framework for Gaze Estimation Using Deep Facial Feature Learning [0.0]
SLYKLatentは、データセットの外観不安定性問題に対処することで、視線推定を向上するための新しいアプローチである。 SLYKLatentは、自己教師付き学習を使用して、表情データセットでの初期トレーニングを行い、その後、パッチベースのトリブランチネットワークで改善する。ベンチマークデータセットの評価では、Gaze360が10.9%改善され、トップMPIIFaceGazeの3.8%に取って代わられ、ETH-XGazeのサブセットが11.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T16:47:18Z)
An Effective Two-stage Training Paradigm Detector for Small Dataset [13.227589864946477]
YOLOv8のバックボーンはマスク画像モデリング技術を用いてエンコーダとして事前訓練されている。テスト段階では、各モデルを強化するためにテスト時間拡張(TTA)が使用され、さらに性能を高めるために重み付きボックス融合(WBF)が実装される。良く設計された構造で、私たちのアプローチはDelftBikesテストセットで0.50から0.95までの平均精度を30.4%達成し、リーダーボードで4位になった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-11T17:43:11Z)
Toward Efficient Language Model Pretraining and Downstream Adaptation via Self-Evolution: A Case Study on SuperGLUE [203.65227947509933]
このレポートでは、スーパーGLUEのリーダーボードにJDExplore d-teamのVega v2を提出しました。 SuperGLUEは、広く使われている汎用言語理解評価(GLUE)ベンチマークよりも難易度が高く、8つの難しい言語理解タスクを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-04T15:36:18Z)
The Third Place Solution for CVPR2022 AVA Accessibility Vision and Autonomy Challenge [12.37168905253371]
本稿では,CVPR2022 AVA Challengeへの提出の技術的詳細を紹介する。まず,本課題に対する適切なモデルとデータ拡張戦略の導入を支援するために,いくつかの実験を行った。次に,性能向上のための効果的なトレーニング戦略を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-28T03:05:37Z)
Two-Stream Consensus Network: Submission to HACS Challenge 2021 Weakly-Supervised Learning Track [78.64815984927425]
弱い監督による時間的行動ローカライゼーションの目標は、ビデオの興味ある動作を時間的に特定し、分類することである。この課題では,2ストリームコンセンサスネットワーク(TSCN)を主要なフレームワークとして採用しています。この課題では,本手法が今後の学術研究のベースラインとなることを期待して,第2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-21T03:36:36Z)
Reed at SemEval-2020 Task 9: Fine-Tuning and Bag-of-Words Approaches to Code-Mixed Sentiment Analysis [1.2147145617662432]
本研究では,SemEval-2020 大会第9タスク(SentiMix タスク)の参加者として,Hinglish (code-mixed Hindi- English) ツイートに対する感情分析の課題について検討する。提案手法は,(1)事前学習したBERTモデルの微調整によるトランスファーラーニングの適用,2)単語のバッグ・オブ・ワード表現に基づくフィードフォワードニューラルネットワークのトレーニング,の2つであった。コンペの結果,Fスコアは71.3%,ベストモデルでは62項目中4位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-26T05:48:46Z)
Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition [49.90617840789334]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-30T15:41:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。