Exploration 第2页

【SLAM】基于explore_lite的移动机器人自主建图

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K.Fire好好睡觉·2023-01-28 10:26

【问题解决】rrt_exploration功能包使用过程中报错处理

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K.Fire好好睡觉·2023-01-28 10:54

论文阅读：Parameters Sharing Exploration and Hetero-Center based Triplet Loss for Visible-Thermal Person

1、问题跨模态行人重识别解决模态差异问题的传统方法是将不同模态的特性映射到一个共享子空间中提取与模态无关的共享的特征，后来出现了双流网络提取模态特有特征和共享特征，这种方式对于鉴别特征的提取更有效。但是这些跨模态行人重识别模型的baseline不够strong和effective，因此，本文提出了一些方法得到了更强的baseline。2、思想此前的工作中已经有使用双流网络的，但是还没有系统的研究双

白头骚更短·2023-01-12 16:28

2020 ArXiv之跨模态ReID：Parameters Sharing Exploration and Hetero-Center based Triplet Loss for Visible-T

ParametersSharingExplorationandHetero-CenterbasedTripletLossforVisible-ThermalPersonRe-Identification简述：采用双流网络来解决多模态识别中最具挑战性的跨模态差异问题。在本文中，我们探讨了两流网络应该共享多少个参数，这在现有文献中仍未得到很好的研究。同时，提出了提出了hetero-centerbase

用GAN得有GPU·2023-01-12 16:22

论文阅读29 | Parameter Sharing Exploration and Hetero-center Triplet Loss for V-TReID

论文：ParameterSharingExplorationandHetero-centerTripletLossforVisible-ThermalPersonRe-Identification（精读）1.abstract本文的创先点在于以下几个方面：①对双流网络resnet50多少参数共享进行了讨论，实验结果表明stage0和stage1作为特定模态特征提取器，stage2,3,4作为共享网络

Hygge MrYang·2023-01-12 16:52

行人重识别论文阅读13-Parameter Sharing Exploration and Hetero-center Triplet Loss for Visible-Thermal Person

ParameterSharingExplorationandHetero-centerTripletLossforVisible-ThermalPersonRe-Identification1.解决的问题解决白天可见光和夜晚红外热成像的人员匹配问题，通过使用共享的双流网络进行研究。VT-ReID问题面临的两个问题：可见光和红外光的图片性质差别较大。由于摄像头视点变化和不同的人体姿势导致的模态内度量

倾夏而醒·2023-01-12 16:21

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十部分、强化学习Reinforcement Learning - RL

输出的行为3）actor倾向确定`1.Version1``2.Version2``3.Version3`2.梯度下降策略（PolicyGradient）1）On-policyv.s.Off-policy2）Exploration3

Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:49

论文理解【Offline RL】——【BCQ】Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration

标题：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration文章链接：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration发表：ICML2019领域：离线强化学习（offline/batchRL）——RL-Based策略约束代码：Batch-ConstrainedDeepQ-Learning(

云端FFF·2023-01-07 14:24

【论文笔记】 Exploration With Task Information for Meta Reinforcement Learning

文章目录【论文笔记】ExplorationWithTaskInformationforMetaReinforcementLearningAbstractKeywordsI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKA.MetaReinforcementLearningB.ExplorationinMeta-RLC.MutualInformationIII.PRELIMINARIESA.M

Ctrl+Alt+L·2023-01-05 16:11

Bandit算法学习[网站优化]01——Multiarmed Bandit 算法引入

O’ReillyMedia,Inc.",2013.https://github.com/johnmyleswhite/BanditsBookeasy-rl一、探索与利用（exploration-exploitat

雨落俊泉·2023-01-04 14:22

Weakly Supervised Semantic Segmentation with Boundary Exploration

WeaklySupervisedSemanticSegmentationwithBoundaryExploration摘要1Introduction2RelatedWork3TheProposedApproach3.1BoundaryExplorationforLocalizationMaps3.2Attention-PoolingCAMtoObtainLocalizationMaps摘要用ima

塔克拉玛干沙漠的卖水小孩·2023-01-03 11:05

【Python强化学习】利用与探索及强化学习算法分类讲解

利用与探索利用与探索（Exploitation&Exploration）是强化学习中非常重要的概念。利用是指从已知信息中得到最大回报。探索是指要开拓眼界、尽可能地发掘环境中更多的信息。

showswoller·2022-12-29 16:20

【深度强化学习】6. Q-Learning技巧及其改进方案

文章目录1.概念/解释2.ValueFunction3.State-ActionValueFunction4.TIP:TargetNetwork5.TIP:Exploration6.TIP:Ex

*pprp*·2022-12-29 12:17

傻瓜式快速下载TCGA数据（win x86版本）

TCGA改版后，下载方式变得大为不同，数据都整合在GDC（GenomicDataCommons）的DATAPORTAL中，网址：https://portal.gdc.cancer.gov/建议大家先从Exploration

heart_6662·2022-12-27 16:30

DPP多样性

crazy_gai·2022-12-23 07:27

贝叶斯网络代码实现_贝叶斯神经网络BNN(推导+代码实现)

这对于很多问题来说非常关键，比如：机器学习中著名的Exploration&

weixin_39602108·2022-12-22 15:59

技术分享 | 为什么学习rrt_exploration实现自主建图容易掉坑？

rrt_exploration是基

阿木实验室·2022-12-22 12:34

ROS仿真笔记之——基于rrt_exploration的单个机器人自主探索建图

之前博文已经介绍过机器人exploration以及多机器人SLAMmapmerage《ROS学习笔记之——多机器人探索环境》《ROS仿真笔记之——基于gazebo的多机器人探索环境仿真》《ROS仿真笔记之

gwpscut·2022-12-22 12:29

真实机器人的RRT自主探索建图

在ros当中使用rrt_exploration来实现自主建图，官方文档(http://wiki.ros.org/rrt_exploration)说得比较清楚，这篇博客简单地讲解一下流程，主要是针对一些容易掉进坑的地方说明一下

chenheigui·2022-12-22 12:58

工作小笔记——在使用cartographer包的环境中搭建m-explore和rrt-exploration进行自主建图

node2.2.2修改m-explore的订阅地图消息的topic名称2.3运行2.3.1启动仿真环境2.3.2启动cartographer节点2.3.3启动map转换节点2.3.4启动m-explore3.rrt-exploration

m0_71775106·2022-12-22 12:53

深度强化学习-DQN 算法及 Actor-Critic 算法-笔记（五）

MCvs.TD状态-动作价值函数State-actionValueFunctionstatevaluefunction与state-actionvaluefunction目标网络TargetNetwork探索Exploration

wield_jjz·2022-12-22 08:04

优化概率神经网络_贝叶斯神经网络BNN(推导+代码实现)

这对于很多问题来说非常关键，比如：机器学习中著名的Exploration&

weixin_39607423·2022-12-13 22:10

基于对抗梯度的探索模型及其在点击预估中的应用

探索与利用（Exploration-Exploitation，E&E）方法通常用于处理大规模在线推荐系统

阿里妈妈技术·2022-12-11 16:49

（学习笔记）机器人自主导航从零开始第七步——TARE Planner自主探索算法

本文参考资料：TAREPlanner(cmu-exploration.com)https://www.cmu-exploration.com/tare-planner【泡泡前沿专栏•重磅】全网首发，CMU-LOAM

✘触不可及·2022-12-11 02:56

【CVPR 2021】Revisiting Knowledge Distillation: An Inheritance and Exploration Framework

【CVPR2021】RevisitingKnowledgeDistillation:AnInheritanceandExplorationFramework论文地址：主要问题：主要思路：具体实现：CompactKnowledgeExtraction：InheritanceandExploration：Inheritanceloss：Explorationloss：训练模型：深度相互学习:实验结果：

BIT可达鸭·2022-12-04 15:40

turtlebot2利用turtlebot_exploration_3d进行自主建图

安装octomap_ros和rviz插件sudoapt-getinstallros-indigo-octomap*源码安装：turtlebot_exploration_3d(本机为Ubuntu16对应的

身在江湖的郭大侠·2022-12-02 03:57

【Smooth Exploration for Robotic Reinforcement Learning-平滑探索】

sim2real系列文章提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录sim2real系列文章摘要一、Introduction二、Background2.1动作或者策略参数空间的探索2.2状态依赖的探索三、广义状态依赖探索四、实验4.1、平滑和性能的对比4.2、和原始SDE的对比4.3控制机器人A实验设定实验

D_JQ·2022-11-30 13:53

强化学习第一章概述

environment独立同分布independentlyidenticallydistribution（iid）延迟奖励delayedReward试错trial-and-errorexploration探索exploration

£•€•×·2022-11-28 09:38

内在好奇心模型(Intrinsic Curiosity Module,ICM)-论文Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction

关于强化学习的稀疏奖励问题，主要的解决方案有：1）塑形奖励函数，但是塑形奖励函数一般或多或少的带有设计者的个人主观因素，这可能会导致模型的最优策略发生偏移。目前，防止塑形奖励函数改变最优策略的方法是吴恩达的Potential-BasedRewardShaping（没了解的可以搜索一下看看，有很多博客）。2）模仿学习，其实也就是使用专家演示数据引导训练，典型的代表就是DQN中使用的transitio

难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

rrt_exploration自主探索建图

#ROS调包侠#rrt安装安装依赖软件melodic版本sudoaptinstallpython-sklearnnoetic版本sudoaptinstallpython3-sklearn获取rrt_exploration

冰达机器人·2022-11-21 12:27

（SEED-Lab) Linux Firewall Exploration Lab

（SEED-Lab)LinuxFirewallExplorationLab欢迎大家访问我的GitHub博客https://lunan0320.cn文章目录（SEED-Lab)LinuxFirewallExplorationLab一、实验目标二、实验原理三、实验过程Task1:UsingFirewall1、PreventAfromdoingtelnettoMachineB2、PreventBfrom

lunan0320·2022-11-21 04:59

ROS全覆盖规划算法逻辑整理笔记

一，规划算法包描述ROS提供了计算全覆盖路径的功能包，里面有几种计算全覆盖路径的方式，每种计算方式都有其特点以及不同的使用场景，具体可以查看官网ipa_room_exploration-ROSWiki，

Dakeslon·2022-11-19 05:43

李宏毅深度学习——强化学习

第三步：Optimization三、Policygradient（1）如何控制你的actor（2）如何确定哪个行为是好的版本1（3）如何确定哪个行为是好的版本2（4）如何确定哪个行为是好的版本3（5）exploration

wkywcd·2022-11-09 12:17

深度强化学习算法的未来——样本效率研究

在这篇文章中，我们讨论几种可能的方法来减少强化学习的样本代价，从探索(exploration)、优化(optimization)、环境建模(environmentmode

深蓝学院·2022-10-28 10:24

跨域行人重识别之Adaptive Exploration for Unsupervised Person Re-identification

由于领域偏差，直接拿一个数据集上训练得到的ReID模型放在另一个数据集上通常获得相当差的精度。本文提出了一种自适应探索（AdaptiveExploration,AE）方法，以无监督的方法解决ReID的域转移问题。具体来说，在目标域上，引入ReID模型以(1)最大化所有行人图像间的距离；（2）最小化相似行人图像之间的距离。

王师北·2022-09-27 07:48

代码解析：DSVP: Dual-Stage Viewpoint Planner for Rapid Exploration by Dynamic Expansion

目录写在前面论文解析代码注释exploration_with_graph_planner.cppgraph_planner.cppdrrtp_node.cpp先验dual_state_graph.cppdrrtp.cppdrrt.cppdual_state_frontier.cppgrid.cpp

zkk9527·2022-08-07 21:58

机器人自主探索遇到的小bug，仅作为记录日常学习的笔记

rrt_exploration_tutorials这个包分为三种launch文件，分别为simple、single、m

一个程序猿小张的博客·2022-06-17 07:37

Sutton and Barto 教材中多臂老虎机（k-armed bandit testbed）模拟

k-armedbandittestbed）模拟简介问题描述kkk-armedbandit问题ϵ\epsilonϵ-greedy和greedy算法q∗(a)q_{*}(a)q∗(a)和Qt(a)Q_{t}(a)Qt(a)Exploration

kdaHugh·2022-05-05 07:09

【深度强化学习】DRL算法实现pytorch

deepQnetwork)Policiy_Gradient策略梯度是强化学习的一类方法，大致的原理是使用神经网络构造一个策略网络，输入是状态，输出为动作的概率，在这些动作里采样选择一个动作去与环境交互，这样可以起到Exploration

沉默进行中·2022-03-22 07:04

［英文作文］"Space exploration is a waste of money." Do you agree with the statement?

Date:18August2018Lucis（和颐书海）Writing:Practice2Title:“Spaceexplorationisawasteofmoney.”Doyouagreewiththestatement?图片发自谷歌大叔Inmyopinion,therearenotjustdisadvantagesofwastingmoneyonspaceexplorationbutadvan

和颐书海·2022-02-21 21:28

梳理kaggle房价预测分析流程

orhankaramancode/ensemble-stacked-regressors-92-acchttps://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python

kate2020·2022-02-13 21:25

西瓜绿2020·2022-02-12 15:25

Between the Mountains and the Sea： My Geological Exploration Camp

InJuly2018,Iattendedageologicalexploration.Throughthisexperience,Iacquiredadeeperunderstandingoftheourearth.Dr.ShenandDr.Wang,whoaccompaniedusinthistrip,wereprofessionalgeologistwithscientificbeliefan

WildernessGirl·2022-02-11 02:33

Facilitating Exploration-Insight-Action-Maintenance.

我是在近几年，越来越感受到自我觉察的重要性的。原来到了成年人的世界里，自我觉察的程度会影响到我们的方方面面。Ta首先影响着我们的情绪生活。很多人对自己的情绪了解的程度都是被高估的。他们其实并不清楚自己此时此刻的感受到底是什么，也因此无法用语言“谈论”自己的情绪——如果可以谈论自己的情绪，其实是很有助于沟通和关系的深化的。相反，他们会无意识的actout（行为不当地）发泄自己的情绪。可能会在这种发泄

Amybilinguist·2022-02-06 17:10

迭代建模（草稿）

DDD_Model_Exploration_Whirlpool.png聚焦于问题域的难点，领域专家用实例（一系列步骤或者状态变

qinyu·2021-09-30 08:36

西瓜绿2020·2021-06-22 00:43

SoloPi安卓自动化测试工具源码研究二：截获用户输入

通过用setServiceInfo，设置info的flag为FLAG_REQUEST_TOUCH_EXPLORATION_MODE来实现对于用户输入事件的截获。

黑山老雕·2021-06-19 03:50

003 内容推荐：探索与信息茧房

闫泽华·2021-05-04 17:47

David的Scalers第四轮新概念英语朗读持续训练20190604

今天的朗读主要有三个单词的发音有问题alpinist[ˈælpənəst]，exploration[ˌɛkspləˈreɪʃ(ə)n]，perilous[ˈpɛrələs]。

David高_3b73·2021-04-23 23:16

强化学习中Sparse Reward问题该怎么解决？

因为一开始你的agent是什么都不知道的，它唯一能够做不同的action的原因是exploration，也就是会有一些随机性，让它去采取一些过去没有采取过的action，那你要随机到说，它把螺

志远1997·2021-04-19 17:50

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