PERCEPTION
RepSAM: 通过表示引导适应连接基础模型与机器人视觉
Wenhui Chu
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出RepSAM框架，通过CKA引导的秩分配策略和多模态融合模块，高效微调SAM等基础模型以适应机器人视觉。在六个基准和机器人操作任务上，RepSAM以158倍参数减少达到全微调97.9%的性能，显著提升了透明物体和杂乱场景下的感知鲁棒性。
关键词
foundation modelparameter-efficient fine-tuningrobotic visionrepresentation shiftCKA
相关论文
PERCEPTION
📊 22,245 引用
Artificial intelligence: a modern approach
1995
PERCEPTION
📊 14,348 引用
Are we ready for autonomous driving? The KITTI vision benchmark suite
Andreas Geiger, P Lenz, R. Urtasun
2012
PERCEPTION
开放获取📊 9,777 引用
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
Martı́n Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham 等 20 位作者
2016
PERCEPTION
📊 9,681 引用
Vision meets robotics: The KITTI dataset
Andreas Geiger, Philip Lenz, Christoph Stiller 等 4 位作者
2013