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CV强化学习论文分享20230817
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>Learning to prompt for open-vocabulary object detection with vision-language model(DetPro) >内容简介:最近,视觉语言预训练在开放词汇对象检测方面显示出了巨大的潜力,在基类上训练的检测器被设计用于检测新类。类文本嵌入首先是通过将提示输入到一个预先训练过的视觉语言模型的文本编码器来生成的。然后将它作为区域分类器来监督检测器的训练。导致这个模型成功的关键因素是适当的提示,这需要仔细的文字调整和巧妙的设计。为了避免费力的提示工程,针对图像分类任务提出了一些即时表示学习方法,但在应用于检测任务时只能是次优解。在本文中,我们引入了一种新的方法,检测提示(DetPro),基于预先训练的视觉语言模型来学习开放词汇表目标检测的连续提示表示。 >Large Language Models as General Pattern Machines >内容简介:我们观察到,预训练的大型语言模型(LLMs)能够自动地完成复杂的标记序列,在没有任何额外训练的情况下,LLMs可以作为通用的序列建模工具,通过上下文学习驱动。在这项工作中,我们探讨了如何将这些零样本能力应用于机器人学中的问题,从通过外推代表随时间变化的状态的数字序列以完成简单的动作,到通过从最少到最多的提示条件下的奖励轨迹,发现和表示闭环策略(例如,CartPole的稳定控制器)。尽管由于延迟、上下文大小限制和计算成本等原因,目前很难将其应用于实际系统,但使用LLMs驱动低层控制的方法可能提供了一瞥,展示了如何将词语之间的模式转化为行动的激动人心的前景。
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