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Diffusion Policy
Un approccio politico visuomotorio che utilizza la diffusione per generare azioni robotiche.
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deep rl grasping · BarisYazici
Deep RL Grasping fornisce codice di formazione e valutazione per le politiche di presa robotica di profondità/RGB-D.
Panoramica
Deep RL Grasping fornisce codice di formazione e valutazione per le politiche di presa robotica di profondità/RGB-D.
Riepilogo dell'editore: "Forma un modello di apprendimento con rinforzo profondo per la presa robotica. Scegli tra diversi livelli di percezione Profondità grezza, RGBD e codifica automatica. Testa i modelli appresi in diversi..."
Utilizza il suo repository per ispezionare l'implementazione, la documentazione e i flussi di lavoro supportati. Questo record della directory identifica il manutentore, la licenza del codice e le risorse correlate; non afferma che il progetto sia stato installato o testato sul tuo robot.
Informazioni sul progetto
- Manutentore
- BarisYazici
- Lingua primaria
- Python
- Licenza del codice del repository
- MIT
- Licenza in base al peso del modello
- Non registrato
- Licenza del set di dati
- Non registrato
- Licenza di progettazione hardware
- Non registrato
- Manutenzione
- Non archiviato negli ultimi metadati registrati
- Ultimo push del repository osservato
- 2022-07-10
Le licenze del codice non coprono automaticamente i pesi dei modelli, i set di dati o le progettazioni hardware. I dettagli della licenza non registrati richiedono la conferma con l'editore.
Sezioni di documentazione
- Deep Reinforcement Learning on Robotics Grasping
- Prerequisites (CPU)
- Prerequisites (GPU)
- Installation
- Run Models
- Train models
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