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论文的第一作者,电机工程和计算机科学系的本科学生Mei Lingjie和BCS研究科学家Yao Shuyu共同加入了Smith.Wu Jiajun Wu博士\'19;CBMM调查员Elizabeth Spelke;Joshua B. Tenenbaum,计算认知科学教授,CBMM,BCS和计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员;CBMM研究人员Tomer D

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Ullman博士\'15.ADEPT依赖于两个模块:一个“逆向图形”模块,该模块从原始图像中捕获对象的表示;一个“物理引擎”,该引擎根据可能性的分布来预测对象的未来表示.

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逆向图形基本上从像素输入中提取对象的信息,例如形状,姿势和速度

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该模块将视频帧捕获为图像,并使用逆向图形从场景中的对象中提取此信息.但这并不会陷入细节上.ADEPT仅需要每个形状的一些近似几何即可起作用.在某种程度上,这有助于模型将预测广义化为新对象,而不仅仅是对其进行训练的对象.