这两天看了H-RDT模型， 该模型由地平线机器人实验室与清华大学计算机系朱军团队联合提出，在计算机视觉与模式识别领域顶级会议CVPR 2025举办的RoboTwin双臂机器人...
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H-RDT(H-RDT: Human Manipulation Enhanced Bimanual Robotic Manipulation) 代码及模型阅读(一) -
Pi0-FAST: 论文及代码解析(FAST: Efficient Action Tokenization for Vision-Language-Action Models) (四)前面文章已经把openpi论文及代码解析(A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control) (一)...
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openpi论文及代码解析(A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control) (三)接着前面说到了优化器openpi论文及代码解析结束(A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control...
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openpi论文及代码解析(A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control) (二)之前把openpi的基础背景进行梳理, openpi论文及代码解析(A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot...
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openpi论文及代码解析(A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control) (一)目前一说到具身算法不得不提两种经典模型一个是rdt模型一个是pi0模型, rdt模型在之前的博客介绍过了RDT-1B: a Diffusion Foundation Mode...
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RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation - 如何训练自己数据集这段时间咱们得机器人已经做得差不多了， 我们需要基于自己采集的数据进行模型训练， 趁着数据还没有采集出来， 我先将一些说明进行梳理。 一、数据收集 首先收集hdf5相关数据集...
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RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 论文及代码总结(二)先给出代码的git地址: https://github.com/thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer[https://github.com/...
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RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 论文及代码总结(三)四、数据处理模块 该模块需要看两处代码分为别hdf5_vla_dataset.py[https://github.com/thu-ml/RoboticsDiffusionTr...
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RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation 论文及代码总结(一)前言 大约有三年的时间没有更新过简书的文章了, 最近随着人型机器人比较火热并伴随着大模型的成熟, 具身智能技术也被业界关注着, 当然我也转向投入具身智能算法. 这段时间我也...
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DALLE2该文章是openAI一系列文本图像生成工作的最新一篇，）下面给出这篇文章及代码的链接：paper[https://arxiv.org/pdf/2204.06125v1.pdf...
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CLIP这篇文章发自OpenAI, 首先给出该文的地址以及对应的代码：Blog[https://openai.com/blog/clip/] paper[https://arxiv....
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掩码式对比学习接着上次对比学习[https://www.jianshu.com/p/70b037d2b431]的内容，这次主要说下基于掩码的对比学习。 1 MAE paper[https:...
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对比学习这段时间浏览了大量的自监督学习方面的知识，今天就通过本篇博客将这些有关方面的知识进行汇总。本文将从SimCLR，MoCo, BYOL等多个模型为切入点做一个自监督学习的总结，...
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STGCN基于图进行行为动作识别本文转自同事别吃了, ST-GCN 基于骨架动作识别的时空图卷积网络[https://www.jianshu.com/p/be85114006e3]这篇文章写的很棒动作识别在...
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GCN（图卷积）神经网络在过去的十年里取得了巨大的成功，然而早期的神经网络变体只能使用规则结构的数据或欧几里得数据(Euclidean data)来实现，而现实世界中的大量数据具有底层的非欧...
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写的很棒
图卷积网络 Graph Convolutional Network(GCN) 理解
神经网络在过去的十年里取得了巨大的成功，然而早期的神经网络变体只能使用规则结构的数据或欧几里得数据(Euclidean data)来实现，而现实世界中的大量数据具有底层的非欧...
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图卷积网络 Graph Convolutional Network(GCN) 理解
神经网络在过去的十年里取得了巨大的成功，然而早期的神经网络变体只能使用规则结构的数据或欧几里得数据(Euclidean data)来实现，而现实世界中的大量数据具有底层的非欧...
