Repozytorium
Otwarte źródło
VIMABench · vimalabs
Zestaw zadań wzorcowych do uczenia się robotów multimodalnych.
Frameworki uczenia się robotów
Oprogramowanie / Badania
Instruct2Act · OpenGVLab
Kod badawczy do mapowania instrukcji multimodalnych na działania robotyczne.
Przegląd
Kod badawczy do mapowania instrukcji multimodalnych na działania robotyczne.
Podsumowanie wydawcy: „Instruct2Act: Mapowanie instrukcji multimodalnych na działania robotyczne za pomocą modelu wielkojęzykowego”
Skorzystaj z jego repozytorium, aby sprawdzić wdrożenie, dokumentację i obsługiwane przepływy pracy. Ten zapis katalogu identyfikuje opiekuna, licencję na kod i powiązane zasoby; nie twierdzi, że projekt został zainstalowany lub przetestowany na Twoim robocie.
Informacje o projekcie
- Konserwator
- OpenGVLab
- Język podstawowy
- Python
- Licencja na kod repozytorium
- Nie określono
- Licencja na wagę modelu
- Nie nagrano
- Licencja na zbiór danych
- Nie nagrano
- Licencja na projektowanie sprzętu
- Nie nagrano
- Konserwacja
- Nie zarchiwizowane w ostatnio zarejestrowanych metadanych
- Ostatnio zaobserwowane wypchnięcie repozytorium
- 2024-06-23
Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.
Sekcje dokumentacji
- Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions with Large Language Model
- Updates:
- Supported Modules
- How to run
- Prompts Setting
- Evaluation Tasks
Przeglądaj kategorie tego zasobu
Przeglądaj powiązane kolekcje
Przeglądaj Oprogramowanie →Więcej w Oprogramowanie
Repozytorium
Otwarte źródło
Strona internetowa
Badania
Segment Anything
Modele segmentacji obrazu, które mogą obsługiwać potoki percepcji robotów.
Modele percepcji
Repozytorium
Badania
ManipVQA · SiyuanHuang95
Kod badawczy umożliwiający wstrzykiwanie afordancji robotycznych do modeli języków multimodalnych.
Frameworki uczenia się robotów