Abstrakt. Nya framsteg inom AI och robotik har krävt många otroliga resultat med djupt lärande, men inget arbete hittills har tillämpat djupt lärande på problemet med flytande perception och resonemang. I detta dokument tillämpar vi fullt konvolutionella djupa neurala nätverk för att upptäcka och spåra vätskor. Vi utvärderar tre modeller: ett enda nätverk, flerramsnätverk och ett återkommande LSTM-nätverk. Våra resultat visar att de bästa vätskedetekteringsresultaten uppnås när data samlas över flera ramar och att LSTM-nätverket överträffar de andra två i båda uppgifterna. Detta tyder på att LSTM-baserade neurala nätverk har potential att vara en viktig komponent för att göra det möjligt för robotar att hantera vätskor med hjälp av robusta, slutna regulatorer.
I detta dokument, liknande REF, simulerar vi direkt vätskor.
Towards Learning to Perceive and Reason About Liquids
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}