論文：SE3-Pose-Nets: Structured Deep Dynamics Models for Visuomotor Planning and Control
題目： SE3-Pose-Nets：用於視覺運動規劃和控制的結構化深度動力學模型 摘要： 在這項工作中，我們提出了一種使用結構化深層動力學模型進行深度視覺運動控制的方法。我們的深度動力學模型是SE3-Nets的變體，通過編碼器 - 解碼器結構學習了一個用於視覺控制的低維姿態嵌入。與以前的工作不同，我們的動態模型是結構化的：在給定輸入場景的情況下，我們的網絡明確地學習分割突出部分並預測它們的姿態
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