arXiv Robotics· Nils Blank, Paul Mattes, Maximilian Xiling Li, Jakub Suliga, Thomas Roth, Moritz Reuss, Pankhuri Vanjani, Rudolf Lioutikov·· 4 小时前AI 评分22
SPARC：从机器人演示中大规模生成可靠空间标注
SPARC: Reliable Spatial Annotations from Robot Demonstrations at Scale
AI 导读
SPARC 是一个风险感知框架，可自动为机器人演示生成结构化空间标注并为每条标注分配可靠性分数，利用机器人任务的时空结构生成可靠性信号，减少噪声标签。在 1.7k 条人工标注演示上，SPARC 的定位精度显著优于仅检测基线，在高精度工作点保留的样本量多出三倍。基于其标注微调的模型在同规模模型中取得物体定位与指向基准的 SOTA，并在杂乱真实场景中训练的策略优于基线。
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