Trained Models for Grasp SE(3) DiffusionFields.
Check SE(3)-DiffusionFields: Learning smooth cost functions for joint grasp and motion optimization through diffusion for additional details.
grasp_diffusion
Генерация изображенийИзображение, текст → action
Набор обученных моделей для роботизированного захвата и совместной оптимизации захвата и движения с помощью SE(3)-DiffusionFields.
0скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены17 янв 2023
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
camusean/grasp_diffusion — набор обученных моделей для Grasp SE(3) DiffusionFields, связанных с работой «SE(3)-DiffusionFields: Learning smooth cost functions for joint grasp and motion optimization through diffusion». Модель предназначена для задач роботизированного захвата и совместной оптимизации захвата и движения в пространстве SE(3).
В репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведений об архитектуре, размере модели, датасетах или языковой поддержке.
Сценарии применения
- планирование роботизированного захвата объектов
- совместная оптимизация положения захвата и движения робота
- оценка гладких целевых функций для захвата в пространстве SE(3)
Ограничения
README не описывает условия применения, точность и ограничения обученных моделей; пригодность для конкретного робота или среды требует проверки.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.
- Ревизия весов
- 03aa4b8