Förvar
Öppen källkod
VIMABench · vimalabs
Benchmark uppgiftssvit för multimodal robotinlärning.
Robotinlärningsramar
Programvara / Forskning
Instruct2Act · OpenGVLab
Forskningskod för att kartlägga multimodala instruktioner till robotåtgärder.
Översikt
Forskningskod för att kartlägga multimodala instruktioner till robotåtgärder.
Förlagssammanfattning: "Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions with Large Language Model"
Använd dess arkiv för att inspektera implementeringen, dokumentationen och arbetsflöden som stöds. Denna katalogpost identifierar underhållaren, kodlicensen och relaterade resurser; det gör inte anspråk på att projektet har installerats eller testat på din robot.
Projektinformation
- Underhållare
- OpenGVLab
- Primärt språk
- Python
- Förvarskodlicens
- Ej specificerat
- Modellviktslicens
- Ej inspelat
- Dataset licens
- Ej inspelat
- Hårdvarudesignlicens
- Ej inspelat
- Underhåll
- Ej arkiverad i senast registrerade metadata
- Senast observerade repository push
- 2024-06-23
Kodlicenser täcker inte automatiskt modellvikter, datauppsättningar eller hårdvarudesigner. Oinspelade licensdetaljer kräver bekräftelse med utgivaren.
Dokumentationssektioner
- Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions with Large Language Model
- Updates:
- Supported Modules
- How to run
- Prompts Setting
- Evaluation Tasks
Bläddra i den här resursens kategorier
Utforska relaterade samlingar
Bläddra Programvara →Mer in Programvara
Förvar
Öppen källkod
Webbplats
Forskning
Segment Anything
Bildsegmenteringsmodeller som kan stödja pipelines för robotuppfattning.
Perceptionsmodeller
Förvar
Forskning
ManipVQA · SiyuanHuang95
Forskningskod för att injicera robotic affordances i multimodala språkmodeller.
Robotinlärningsramar