PointZero 以3D点轨迹补全做预训练
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PointZero 以3D点轨迹补全做预训练
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AI 综述
研究团队提出 PointZero，把 3D 点轨迹补全作为预训练目标，在不使用机器人动作标签的情况下学习可迁移的 3D 动态先验。团队构建了包含 290 万合成帧、覆盖可变形、铰接与刚性物体的数据集，并训练出基于 Transformer 的 PointZero，称其在相同数据上优于此前方法。 作者 Bardienus P. Duisterhof 等人表示，已发布该数据集、模型检查点和完整训练配方。
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最新进展10月7日 12:00
PointZero：用 3D 点轨迹补全学习可迁移的 3D 动态报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CVPointZero：用 3D 点轨迹补全学习可迁移的 3D 动态
PointZero 提出以 3D 点轨迹补全作为预训练目标，无需机器人动作标签即可学习可迁移的 3D 动态先验。研究团队构建了包含 290 万合成帧、覆盖可变形、铰接与刚性物体的数据集，并训练出基于 Transformer 的 PointZero，在相同数据上优于此前方法。
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