计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术，目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段，人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂，视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景。一方面， 大模型的强拟合能力使得...
一方面, 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度;另一方面,大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布,场景泛化效果不佳的问题,通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识,并迁移到...
一方面, 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度;另一方面,大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布,场景泛化效果不佳的问题,通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识,并迁移到下游任务中,基于海量数据获得的预训练模型具有较好的知识完备...
一方面, 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度;另一方面,大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布,场景泛化效果不佳的问题,通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识,并迁移到下游任务中,基于海量数据获得的预训练模型具有较好的知识完备...
2. AI 大模型+人形机器人:给机器人提供常识 2.1. AI 大模型训练过程及发展趋势 大模型 = 预训练+微调。从 2017 年 Transformer 开始,到 GPT-1、BERT、GPT2、GPT-3、GPT-4 模型的出现,模型的参数量级实现了从亿到百万亿量级的突破, 大模型(预训练模型、Foundation Models)在无标注的数据上进行预训练,利用...
我们认为 GPT(预训练大预言模型)和人形机器人的出现,是机器人在迈 向通用人工智能的道路上的一大步。 感知世界的能力(机器人的眼睛):机器人自主移动的感知和定位技术中激光和视觉 导航是主流应用方案。计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前...