登録したキーワードに関連する最新論文をAIで検索、リコメンド、要約 • Connected Papers (https://www.connectedpapers.com/) o 検索論文に関連した引用関係によるグラフ表示 • Consensus.app o 問いに対して研究論文に基づく要約を返答、関連論文のリストアップ o Consensus@GPTsよりは詳細で正確 • Scholarcy(https://www.Scholarcy.Com/) o 論文の要約をカード風に作成、貢献、内容、制約、将来方向性など項目ごとに整理
Li, Zeyu Wang, Xu Yang, Yuran Yang, Shuqi Mei, Zhaoxiang Zhang University of Chinese Academy of Sciences (UCAS) New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences Center for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI, CAS Shanghai AI Lab Tencent 画像目標ナビゲーションのための新しいメモリ モデルである MemoNav は、ワーキングメモ リにヒントを得たパイプラインを利用して、トポロジ マップ内で目標に関連するシーン機能 を選択的に保持することで、ナビゲーション パフォーマンスを向上
in Indoor Scenes using Deep Reinforcement Learning (https://www.youtube.com/watch?v=SmBxMDiOrvs) 特徴点の工夫 フレ ーム間の特徴マッチング 環境の3D地図構築を必要としない シミュレータによる膨大な(行動、観測画像)の遷移データの収集 ターゲット画像と現在の観測画像から次の行動を生成するNNを、 深層強化学習を用いて学習 Target-driven visual navigation in indoor scenes using deep reinforcement learning, ICRA 2017 特徴点の工夫 フレ ーム間の特徴マッチング 環境の3D地図構築
efficiency evaluations are carried out on Intel i7-9700 (3.00GHZ) desktop platform. • Global BA (GBA), pose graph optimization and loop closure are disabled on all of the following algorithms. (LBA is only enabled on the original SVO2.0)