Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Kasewa, S."'
Given visual observations of a reaching task together with a stick-like tool, we propose a novel approach that learns to exploit task-relevant object affordances by combining generative modelling with a task-based performance predictor. The embedding
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1064::386333cb9b40b3b394bcf41d0f096385
https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:003cbbd9-a3aa-42e7-8e2d-bcc6b22db89a
https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:003cbbd9-a3aa-42e7-8e2d-bcc6b22db89a
Publikováno v:
arXiv
In this paper we explore the richness of information captured by the latent space of a vision-based generative model. The model combines unsupervised generative learning with a task-based performance predictor to learn and to exploit task-relevant ob
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7d4d8edb8374296525f9644218a414ba
http://arxiv.org/abs/1909.13561
http://arxiv.org/abs/1909.13561
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Clinical Epidemiology; 1997, Vol. 50 Issue: 1, Number 1 Supplement 1
