Tal Daniel

収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• ParticleSplat: 自己教師ありオブジェクト中心潜在粒子スプラッティング
  3D表現学習2026/9/16

  複数視点の画像から3Dガウシアンスプラッティングを用いてシーンを物体ごとの潜在粒子に分解し、教師なしで物体マスクを獲得しロボット操作タスクの性能を向上させる手法を提案。

• 3D-DLP: 自己教師あり3Dオブジェクト中心シーン表現学習
  表現学習2026/6/1

  RGB-Dやボクセル観測を3D潜在粒子に分解し、解釈可能で制御可能なオブジェクト中心表現を自己教師ありで学習するモデルを提案。ロボット操作タスクでの性能向上も確認。

• 潜在粒子世界モデル：自己教師ありのオブジェクト中心確率動的モデリング
  世界モデル2026/3/4

  ビデオデータから教師なしでキーポイントやオブジェクトマスクを発見し、確率的な粒子動力学を学習する世界モデルを提案。実世界のマルチオブジェクトデータセットで最先端の性能を達成し、意思決定タスクにも応用可能。

• エンティティ中心の階層型強化学習と因子分解サブゴール拡散
  階層型強化学習2026/2/1

  複数エンティティ環境での長期目標タスクに対し、価値ベースのGCRLエージェントと因子分解サブゴール生成拡散モデルを組み合わせた階層型オフライン強化学習手法を提案し、疎報酬の画像ベース長期タスクで成功率を大幅に向上させた。

• EC-Diffuser: エンティティ中心の行動生成によるマルチオブジェクト操作
  マニピュレーション2024/12/1

  物体中心表現とエンティティ中心Transformer、拡散モデルを組み合わせ、オフライン画像データからマルチオブジェクト操作を学習し、未見の物体・目標の組み合わせへゼロショット汎化を実現した。

• エンティティ中心強化学習による画像からの物体操作
  マニピュレーション2024/4/1

  物体をエンティティとして構造的に表現する視覚強化学習手法を提案し、複数物体の順序依存ゴール操作を学習。3物体で訓練したエージェントが10物体以上の類似タスクへ汎化できることを示した。

• Deep Variational Semi-Supervised Novelty Detection
  2019/11/1