动态触觉领域三大核心痛点
数据缺乏连续时序与力值标注
模型无法预判力变与打滑
传感器兼容性差
触觉表征方案的局限
数据侧重静态属性
动作单一
常规视觉模型难以适配触觉形变特征
TouchHD金字塔数据
T5(纯按压数据)
T4(随机动作数据)
T3(指定动作数据)
T2(操控动作数据)
T1(力关联数据)
递进式整体训练框架

像素级训练
掩码像素重建损失函数

掩码像素帧间误差损失函数

语义级训练
多模态对齐
视觉&触觉,文本&触觉双向对齐

物体匹配
正样本相似度计算:同物体不同传感器
负样本相似度计算:不同物体

动作匹配
正样本相似度计算:同动作不同传感器
负样本相似度计算:不同动作

物理交互级训练
3D接触力预测损失 + 帧间3D接触力力差损失

总体训练框架
先学习像素级特征,再线形学习对齐,匹配,力交互

论文指路:AnyTouch 2: General Optical Tactile Representation Learning For Dynamic Tactile Perception
这一期背景音乐只是随便挑了一下,但是莫名很好听(April Sky),网易云上的中文翻译歌词也很妙(英文没咋看,但感觉没那味儿):
时间记录了我们的全部~
年年岁岁花相似,岁岁年年人不同~


