机器人 / 具身智能

K-Track: Kalman-Enhanced Tracking for Accelerating Deep Point Trackers on Edge Devices

K-Track: Kalman增强的跟踪用于加速边缘设备上的深度点跟踪器

Bishoy Galoaa, Pau Closas, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 K-Track通过结合深度学习与卡尔曼滤波，实现边缘设备上点跟踪的高效部署，提升速度的同时保持高精度。

Topology-Agnostic Animal Motion Generation from Text Prompt

基于文本提示的拓扑无关动物运动生成

Keyi Chen, Mingze Sun, Zhenyu Liu, Zhangquan Chen, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OmniZoo数据集和通用自回归框架，实现基于文本提示的任意拓扑动物运动生成及跨物种风格迁移。

Comments 10 pages, 7 figures.Conference submission

Physically Aware 360$^\circ$ View Generation from a Single Image using Disentangled Scene Embeddings

基于单张图像的物理感知360度视图生成

Karthikeya KV, Narendra Bandaru

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Disentangled360通过结合方向解耦体积渲染和单图像360°视图合成，实现了医学影像和自然场景重建中的高效真实感视图生成。