PointPatchRL: Mask Reconstruction Enhances Reinforcement Learning on Point Clouds
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了点云中强化学习研究不足的问题，提出了一种新的方法PointPatchRL，通过将点云划分为重叠补丁并使用变换器处理这些补丁，从而提高了强化学习的性能。同时，结合掩膜重建实现表示学习，使得该方法在复杂操纵任务中的表现超越了强大的无模型和基于模型的基线。
本文提出了一种新方法PointPatchRL，通过将点云划分为重叠补丁并利用变换器处理，提升了强化学习的性能。在复杂操纵任务中，该方法超越了无模型和基于模型的基线。
