김 영규 – Robotics and Computer Vision Lab

[AAAI 2016] Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

안녕하세요, 이번주도 저번주에 이어서 강화학습에 딥러닝을 적용한 논문을 리뷰해보도록 하겠습니다. 강화학습에 처음으로 딥러닝을 적용한 DQN이 가지고 있는 Q-value 과대추정(overestimation bias) 문제를 해결하기 위해 제안된 알고리즘입니다….

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[NIPS 2013]Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

안녕하세요 이번 논문은 Q Learning의 Q값을 Regression하는 DQN(Deep Q Network)를 적용해서 게임을 하는 강화학습 논문 입니다. DNN과 RL을 결합하는 최초의 시도는 아니지만 정말 의미있는 수준의…

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[ASCC 2017]Vision-based Deep Reinforcement Learning to Control a Manipulation

안녕하세요, 이번주는 미니 챌린지 마지막 단계의 목표인 강화학습을 통한 복잡한 모션 수행을 위해 공부하던 중 발견 한 논문 리뷰입니다. 이 논문에서는 강화학습을 적용하여 카메라 영상만을…

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[CoRL 2024] GraspSplats: Efficient Manipulation with 3D Feature Splatting

안녕하세요, 이번주엔 3D Gaussian Splatting을 활용해서 로봇이 새로운 환경에서 효율적으로 물체를 조작할 수 있는 접근방식을 제안한 논문을 리뷰해보도록 하겠습니다. 1분 이내에 고품질로 장면을 재구성하고 여러…

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[CVPR 2024] Text-to-3D using Gaussian Splatting

안녕하세요, 이번주는 텍스트를 통해 3D asset을 생성할 수 있는 기술인 Text-to-3D 변환 기술에 3D Gaussian Splatting을 활용한 논문을 리뷰 해보도록 하겠습니다. 아래 이미지는 이번에 리뷰하려는…

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[ECCV 2024] Feature Splatting: Language-Driven Physics-Based Scene Synthesis and Editing

안녕하세요 이번주에는 미니 챌린지 도중 3D Gaussian Splatting에 추가적인 feature들을 추가로 넣어서 사용해보고자 feature splatting 논문을 읽어보았습니다. Introduction 낙엽의 움직임을 통해 보이지 않는 바람의 존재를…

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[arXiv 2025] RE3SIM: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

안녕하세요 이번주에는 3D reconstruction과 neural rendering을 활용한 엄청나게 현실적인 real-to-sim 시스템에 대해서 리뷰해보도록 하겠습니다. Introduction 실제 환경에서 전문가의 Teleoperation을 통한 데이터 수집은 뛰어난 일반화 능력이…

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