2026 Fall Robotics Colloquium: Tal Daniel (Carnegie Mellon University)
Paul G. Allen School · 62:16 · Watch on YouTube
Tal Daniel은 시각적 표현을 명시적 기하를 가진 간결한 객체 중심 입자로 학습해야 한다고 주장한다. 고정된 패치와 단일 CNN 벡터는 장면에 움직이는 객체가 많아지면 실패하기 때문이다. 이 로보틱스 콜로키움에서 그는 그 아이디어를 Deep Latent Particles에서 다중 객체 제어, 월드 모델, 3D, 탐색으로 이어 추적한다.