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Crossformer
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Crossformer

rail-berkeleyによって開発
CrossFormerは、操作、ナビゲーション、移動、航空に適用可能な統一戦略モデルで、クロスエンボディド学習におけるスケーラブルな応用を目的としています。
マルチモーダル融合オープンソースライセンス:MIT#クロスエンボディド学習#マルチタスク戦略#ロボット制御
ダウンロード数 48
リリース時間 : 8/21/2024

モデル概要

CrossFormerは、ロボット技術分野に特化したマルチタスク戦略モデルで、操作、ナビゲーション、移動、航空など様々なタスクを処理できます。

モデル特徴

クロスエンボディド学習
操作、ナビゲーション、移動、航空など、様々なロボットタスクをサポートし、統一された戦略学習を実現します。
スケーラブルな応用
様々なロボットプラットフォームでのスケーラブルな展開と応用のために設計されています。

モデル能力

ロボット操作
ナビゲーション制御
移動計画
航空タスク実行

使用事例

ロボット技術
マルチタスクロボット制御
単一モデルを使用してロボットに複数のタスク（把持、移動、ナビゲーションなど）を実行させます。
タスク実行の効率と一貫性が向上します。
航空ロボット応用
ドローンやその他の航空ロボットのタスク実行に適用します。
複雑な航空タスクの自動化を実現します。
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