CrossFormer在整体表现上优于Yang等人[8]三倍,无论是在使用第三人称相机视角进行的桌面操作任务上,还是在常见的导航任务中,均表现出色。 总结: 本文引入了CrossFormer,这是一种可扩展且灵活的Transformer策略,基于迄今为止最大且最为多样化的数据集进行训练,包括20种不同机器人实体的90万条轨迹。本文展示了一种系统化...
CrossFormer是第一个在四个不同的动作空间(单臂操控、地面导航、双臂操控和四足行走)上进行联合训练的方法,同时没有任何观测空间限制或动作空间对齐,同时在每个机器人上保持最先进的性能。 训练通用、跨实体的策略需要多机器人数据集,并且已有一些工作致力于收集此类大规模跨实体数据集。特别是,Open Cross-Embodiment数据...
特别是在处理长时间序列和复杂依赖关系时,CrossFormer表现出了更强的建模能力和预测精度。 在实际应用中,CrossFormer可以广泛应用于金融、工业、医疗等多个领域。例如,在金融领域,CrossFormer可以用于股票价格预测、市场趋势分析等;在工业领域,它可以用于设备故障预测、生产线优化等;在医疗领域,则可以用于疾病预测、患者健康...
CrossFormer是由中国科学院计算技术研究所提出的一种先进的自然语言处理模型。它基于Transformer结构,并结合了跨模态学习和跨领域知识迁移的思想,可以应用于多种任务,例如语义匹配、命名实体识别和篇章排序等。 二、CrossFormer的原理是什么? CrossFormer的原理基于Transformer模型,它利用自注意力机制和多层感知机来对输入进行...
CrossFormer是一种可扩展且灵活的Transformer策略,它是在迄今为止最大且最多样化的数据集上训练的,该数据集包含20种不同机器人实体的90万条轨迹。本文展示了一种原则性方法,来学习一种单一策略,该策略可以控制截然不同的实体,包括单臂和双臂操纵系统、轮式机器人、四旋翼无人机和四足机器人。结果表明,CrossFormer的性能...
crossformer解读-回复 什么是CrossFormer? CrossFormer是一种先进的自然语言处理模型,通过结合传统Transformer模型和卷积神经网络(CNN)来提升模型的性能和效率。其核心思想是将Transformer模型中的注意力机制与CNN的卷积操作相结合,从而在处理自然语言任务时取得更好的结果。 首先,让我们回顾一下Transformer模型。Transformer是一...
CrossFormer:通过一个策略来控制各种各样的机器人,包括无人机、四足机器人、导航机器人和双臂机器人等,来自加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学。 现代机器学习系统依赖于大量数据集以实现广泛的泛化,而在机...
CrossFormer++: 基于跨尺度注意力的多功能视觉Transformer 作者:Wenxiao Wang; Wei Chen; Qibo Qiu; Long Chen; Boxi Wu; Binbin Lin; Xiaofei He; Wei Liu 摘要 虽然不同尺度的特征在视觉输入中具有感知重要性,但现有的视觉Transformer...
1. CrossFormer 在视觉任务中,跨尺度的注意力机制非常重要。如,同一张图片中不同大小的物体建立关联需要跨尺度的注意力机制;而在实例分割等任务中,为了得出更好的分割结果,也需要建立大尺度的全局特征和小尺度的细粒度特征之间的关联。但现有的视觉Transformer并不拥有建立跨尺度特征的能力。本文分析造成此问题的原因...
图1:本文介绍了CrossFormer,这是一种基于Transformer的策略,经过在90万条多样化、多实体机器人数据轨迹上的训练,能够控制截然不同的机器人,包括单臂和双臂操作系统、轮式机器人、四旋翼飞行器和四足机器人,同时在性能上匹敌针对每个实体的专用策略,并在跨实体学习中优于以往的工作。