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Score Matching Motion Priors
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FruitCapsNet 使用扩张卷积进行可解释水果识别
研究人员开发了 FruitCapsNet，这是一种新颖的胶囊网络，专为在各种真实世界条件下进行可解释的水果识别而设计。该网络在其胶囊内利用扩张卷积来捕获多尺度上下文信息，然后采用动态路由来解决空间关系。在包括新的野外数据集在内的多个数据集上进行的实验表明，FruitCapsNet 的性能优于十个经过微调的迁移学习骨干网络，在最具挑战性的数据集上取得了最大的收益。Grad-CAM显著性图增强了系统的可解释性，将决策归因于整个水果区域，从…
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评分匹配运动先验实现可复用的基于物理的角色控制
研究人员开发了评分匹配运动先验（SMP），一种用于创建可复用的基于物理的角色控制运动先验的新方法。与之前需要为每个新控制器重新训练的方法不同，SMP 利用预训练的运动扩散模型和评分蒸馏采样来生成任务无关的先验。这些 SMP 可以作为奖励函数复用以训练新策略，从而通过组合现有运动风格来创造自然行为甚至新颖的运动风格。该方法已在模拟人形角色的各种控制任务中证明了其有效性。