arXiv cs.CV· Ruizhe Liao, Wenrui Chen, Liangji Zeng, Haoran Lin, Fan Yang, Kailun Yang, Yaonan Wang·· 9 小时前AI 评分27
DexPIE：从真实世界经验中稳定提升灵巧操作策略
DexPIE: Stable Dexterous Policy Improvement from Real-World Experience
AI 导读
DexPIE 是一个从真实部署经验中提升灵巧操作策略的后训练框架，通过适配灵巧手干预系统和多阶段 DAgger 式数据采集实现有效探索覆盖。在三个真实世界灵巧操作任务上，DexPIE 相比基于演示的参考策略成功率提升 37.3%，优于所有基线方法。源代码和数据集将公开。
来源：arXiv cs.CV · arxiv.org