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Publication officielle du code et des points de contrôle pour les modèles de base de robots mobiles : GNM, ViNT et NoMaD.
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CityWalker · ai4ce
Code de recherche CityWalker pour l'apprentissage de la navigation urbaine incarnée à partir de vidéos.
Aperçu
Code de recherche CityWalker pour l'apprentissage de la navigation urbaine incarnée à partir de vidéos.
Résumé de l'éditeur : « [CVPR2025] CityWalker : apprentissage de la navigation urbaine intégrée à partir de vidéos à l'échelle du Web »
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Informations sur le projet
- Mainteneur
- ai4ce
- Langue principale
- Python
- Licence de code de référentiel
- Apache-2.0
- Licence de poids modèle
- Non enregistré
- Licence de jeu de données
- Non enregistré
- Licence de conception de matériel
- Non enregistré
- Entretien
- Non archivé dans les dernières métadonnées enregistrées
- Dernière poussée du référentiel observée
- 2025-09-19
Les licences de code ne couvrent pas automatiquement les poids des modèles, les ensembles de données ou les conceptions matérielles. Les détails de licence non enregistrés nécessitent une confirmation auprès de l'éditeur.
Rubriques documentaires
- [CVPR 2025] CityWalker: Learning Embodied Urban Navigation from Web-Scale Videos
- TL;DR: CityWalker leverages thousands of hours of online city walking and driving videos to train autonomous agents for robust, generalizable navigation in dynamic urban environments through scalable, data-driven imitation learning.
- Commencer
- Installation
- Data Preparation
- Training
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