本周为TechBeat人工智能社区第298期线上Talk，也是ICLR 2021系列Talk第⑦期。

北京时间4月21日(周三)晚8点， ICLR 2021 Oral一作、上海交通大学计算机系本科生—张强的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “基于周期一致性的机器人动力学跨域匹配学习框架”，届时将针对 ICLR 2021 paper《 Learning Cross-Domain Correspondence for Control with Dynamics Cycle-Consistency 》（Oral）作出介绍。

Talk·信息

▼

主题：基于周期一致性的机器人动力学跨域匹配学习框架

嘉宾：上海交通大学计算机系本科生 张强

时间：北京时间 4月22日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

扫描下方二维码，或复制链接 https://datayi.cn/w/L9GKrQn9 至浏览器，一键完成预约！上线后会在第一时间收到通知哦~

Talk·提纲

▼

如何能够在两个机器人域建立联系是个重要问题，能够为很多下游应用提供支撑。我们提出了一种全新的框架，能够在不需要任何配对数据的情况下，实现自监督机器人动力学跨域匹配学习，而这两个域之间的物理参数，观察模态或者形态可以不一样。 

本次分享的主要内容如下：

1. 视觉和机器人领域跨域匹配问题的背景介绍。2. Cycle-GAN模型的缺陷和我们的改进思路。3. 基于周期一致性的自监督跨域匹配学习框架。

4. 不同任务下的实验结果展示与分析。

Talk·参考资料

▼

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

Arxiv链接：https://arxiv.org/abs/2012.09811

Github链接：https://github.com/sjtuzq/Cycle_Dynamics

项目主页链接：https://sjtuzq.github.io/cycle_dynamics.html

Talk·提问交流

▼

通过以下两种方式提问都将获得微信现金红包奖励哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

你的每一次贡献，我们都会给予你相应的i豆积分，还会有惊喜奖励哦！

方式 ②

在本文留言区直接提出你的问题，或扫描下方二维码提问！

Talk·嘉宾介绍

▼

张强，上海交通大学计算机系本科生，研究方向为计算机视觉和机器人，以第一作者在CVPR (Oral) , ICLR (Oral) , ECCV等顶会上发表论文。曾在斯坦福，Uber ATG, 伯克利和麻省理工担任研究实习生，毕业后将前往普林斯顿大学计算机系读博。

ICLR系列Talk

▼

*点击标题跳转详情

第①弹

第②弹

第③弹

第④弹

第⑥弹

关于TechBeat人工智能社区

▼

TechBeat(www.techbeat.net)是一个荟聚全球华人AI精英的成长社区。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其学习成长。期待这里可以成为你学习AI前沿知识的高地，分享自己最新工作的沃土，在AI进阶之路上的升级打怪的根据地！

更多详细介绍>>https://mp.weixin.qq.com/s/pTbCK_MeTk05jK2yx1RTrQ