本文中视觉表示的视觉优先级的正式实现提高了学习视觉运动策略的泛化和样本效率。2018年ARXIV预印本。
visualpriors的Python项目详细描述
#视觉优先级
#简介 此软件包包含纸张的代码：
mid-level可视化表示提高了学习VisuoMotor策略的通用性和示例效率。ARXIV预印本2018。亚历山大·萨克斯，布拉德利·埃米，阿米尔·扎米尔，西尔维奥·萨瓦雷斯，利奥尼达斯·吉巴斯，吉滕德拉·马利克。
- 有关更完整的描述、有用的结果和演示，以及更多内容，请参见网站[http://perceptual.actor](http://perceptual.actor）。
- 有关此包中的代码，请参见[https://github.com/alexsax/midlevel-reps/tree/visualpriors](https://github.com/alexsax/midlevel-reps/tree/visualpriors）。
- 关于论文中的完整代码、Dockers的复制实验等等，请参见[https://github.com/alexsax/midlevel-reps](https://github.com/alexsax/midlevel-reps）。
###引文 如果您发现此存储库或工具包有用，请引用： ` @inproceedings{midLevelReps2018, title={Mid-Level Visual Representations Improve Generalization and Sample Efficiency for Learning Visuomotor Policies.},author={Alexander Sax and Bradley Emi and Amir R. Zamir and Leonidas J. Guibas and Silvio Savarese and Jitendra Malik}, year={2018}, } `
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