Zihui Zhang
収録論文 9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
- NeoMap: 単一画像・動画からの学習不要な新規視点合成新規視点合成2026/7/1
事前学習済み動画モデルから、学習や追加調整なしで高品質かつ視点一貫性のある新規視点映像を生成するフレームワークを提案した。
- FoundObj: 自己教師あり基盤モデルを報酬として用いたラベル不要の3Dオブジェクトセグメンテーション3Dセグメンテーション2026/5/1
複雑なシーンの点群から、人間のアノテーションなしで3Dオブジェクトをセグメンテーションする新しいフレームワークを提案。自己教師ありの2D/3D基盤モデルから得られる意味的・幾何学的な事前知識を報酬として強化学習エージェントに組み込み、多クラスのオブジェクトを頑健に識別する。
- EvObj: シーン教師なしで3Dインスタンス分割を行う進化的オブジェクト中心表現の学習3Dインスタンス分割2026/5/1
合成データと実点群の形状ギャップを埋める、教師なし3Dインスタンス分割手法EvObjを提案。物体候補を動的改良する識別モジュールと部分形状を補完するモジュールを統合し、最先端性能を達成した。
- PhysInOne: 一つのスイートで実現する視覚物理の学習と推論データセット/物理推論2026/4/1
物理現象を捉えた大規模合成動画データセットPhysInOneを構築し、物理に基づく映像生成や将来予測、物理特性推定などの性能向上を示した。
- LogoSP: 3D点群の教師なしセマンティックセグメンテーションのためのスーパーポイントの局所-大域グルーピング3D点群セグメンテーション2025/6/1
点群の局所特徴と大域特徴を周波数領域で組み合わせてスーパーポイントをグルーピングし、教師なし3Dセマンティックセグメンテーションで最高性能を達成した研究。
- unMORE: 中心-境界推論による教師なし多物体セグメンテーションセグメンテーション2025/6/1
教師なしで単一画像から複数の物体をセグメンテーションする2段階手法を提案し、実世界の6データセットで最先端性能を達成した。
- GrabS: シーン教師なし3D物体セグメンテーションのための生成的具現化エージェント3Dセグメンテーション2025/4/1
物体データセットから生成的・識別的物体中心事前分布を学習し、具現化エージェントがそれをクエリして複数物体を発見する2段階パイプラインを提案。3Dシーンの人間ラベルなしで高精度な3D物体セグメンテーションを実現した。
- 多数接触と大変形に対応した連続体ロボットのリアルタイム準静的FEM高速化連続体ロボット/sim2real2025/3/1
連続体ロボットの大変形・多点接触をリアルタイムにモデル化するため、GPU並列計算と高速化ソルバを組み合わせた準静的有限要素法Acc-FEMを提案し、計算効率と精度の両立を実現した。
- GrowSP: Unsupervised Semantic Segmentation of 3D Point Clouds2023/5/1