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English(EN) Stereo4DWalker: Learning 4D-aware Embodied Urban Navigation from Internet Stereo Videos

新模型通过显式4D建模从立体视频中学习城市导航

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了Stereo4DWalker，一种用于城市环境中具身导航的新模型，该模型显式地对几何和运动的4D（时空）表示进行建模。这种方法与依赖单目输入端到端训练的现有方法形成对比，后者通常需要大量数据。Stereo4DWalker利用立体视频输入，并通过条件注意力层将这些4D结构集成到其导航Transformer中。该模型在一个从互联网立体视频中精心策划的大规模数据集上进行了训练，与最先进的方法相比，在所需训练数据显著减少的情况下表现出优越的性能。 AI

影响 这项研究可能为复杂现实世界环境中的导航带来更具数据效率和鲁棒性的AI系统。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Wentao Zhou, Xuweiyi Chen, Vignesh Rajagopal, Jeffrey Chen, Rohan Chandra, Zezhou Cheng ·

    Stereo4DWalker：从互联网立体视频中学习4D感知的具身城市导航

    arXiv:2512.10956v2 Announce Type: replace Abstract: Despite rapid progress, embodied navigation in dynamic and unstructured urban environments remains brittle. Most existing approaches directly map monocular visual inputs to actions through end-to-end pixel-to-action training, as…

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