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DeFM：纯深度图像训练的机器人基础模型开源

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AI 综述

研究团队提出 DeFM，一个完全基于深度图像训练的自监督机器人基础模型，采用 DINO 式自蒸馏目标，在 6000 万张深度图像上学习几何与语义表征。团队称，DeFM 在深度分类、分割、导航、运动与操作等基准上达到 SOTA，并展现出从仿真到真实环境的泛化能力。团队还将其蒸馏为适合资源受限机器人系统的紧凑模型，并开源全部预训练模型。团队称这些模型可开箱即用，无需任务特定微调即可用于基于深度的机器人学习。

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最新进展10月12日 12:00

DeFM：从深度图像学习机器人基础表征

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10月12日

12:00
arXiv cs.CV
DeFM：从深度图像学习机器人基础表征
研究团队提出 DeFM，一个完全基于深度图像训练的自监督基础模型，采用 DINO 式自蒸馏目标，在 6000 万张深度图像数据集上学习几何与语义表征。DeFM 在深度分类、分割、导航、运动与操作等基准上达到 SOTA，并展现出从仿真到真实环境的强泛化能力。团队还将其蒸馏为适合资源受限机器人系统的紧凑模型，并开源全部预训练模型，可开箱即用、无需任务特定微调。

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