PointPatchRL: Mask Reconstruction Enhances Reinforcement Learning on Point Clouds
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。
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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。