Theia模型助力机器人学习的多元视觉基础
Theia通过整合多种视觉模型如CLIP和ViT,增强机器人学习的视 觉能力。该模型以DeiT-Tiny为基础,能够在较少的训练数据和较小的模型尺寸下,超越以往模型的表现,为自动化应用提供多样化的视觉知识支持。
Theia 是一个专为机器人学习设计的视觉基础模型,由多个完成不同视觉任务的现成视觉基础模型提炼而成。通过丰富的视觉表示,Theia 可以编码多样的视觉知识,从而增强机器人的学习能力。根据相关论文《Theia: Distilling Diverse Vision Foundation Models for Robot Learning》,Theia 在使用更少的训练数据和更小模型尺寸的情况下,表现超过了其教师模型和先前的机器人学习模型。
项目中的 theia-tiny-patch16-224-cddsv
模型以 DeiT-Tiny 为基础,融合多种先进的视觉模型技术,包括 CLIP、Depth Anything、DINOv2、Segment Anything 以及 ViT。关于更多使用细节,用户可以访问 Theia 项目库。
如果在研究中使用了 Theia 模型,建议引用以下 BibTeX 条目:
@article{shang2024theia, author = {Shang, Jinghuan and Schmeckpeper, Karl and May, Brandon B. and Minniti, Maria Vittoria and Kelestemur, Tarik and Watkins, David and Herlant, Laura}, title = {Theia: Distilling Diverse Vision Foundation Models for Robot Learning}, journal = {arXiv}, year = {2024}, }
Theia 的预训练模型权重和代码在 The AI Institute License 下发布。用户可以在遵守相关条款的前提下,进行源代码或二进制形式的再分发和使用,主要用于非商业性的研究用途。
具体来说,软件的修改版本需要明确标识,各项条款在再分发的文档及材料中都需保留,并且本项目及其贡献者不承担任何明示或暗示的担保责任。任何基于本软件使用责任引发的损害或商业中断责任,将不会由 The AI Institute 或贡献者负责。
图示及示例视频可通过项目页面查看,以便更好地理解模型的效果和应用场景。
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