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@ -78,6 +78,8 @@
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## Foundation Models - 基础模型
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* CLIP: [website](https://github.com/openai/CLIP), 来自OpenAI的研究, 最基本的应用是可以计算图像与语言描述的相似度, 中间层的视觉特征对各种下游应用非常有帮助。
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* DINO: [DINO Repo](https://github.com/facebookresearch/dino), [DINO-v2 Repo](https://github.com/facebookresearch/dinov2), 来自Meta的研究, 可以提供图像的高层视觉特征, 对corresponding之类的信息提取非常有帮助, 比如不同个体之间的鼻子都有类似的几何特征, 这个时候不同图像中关于不同鼻子的视觉特征值可能是近似的。
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* SAM: [website](https://segment-anything.com/), 来自Meta的研究, 可以基于提示点或者框, 对图像的物体进行分割。
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@ -154,7 +156,9 @@ Advances in 3D pre-training and downstream tasks: a survey. [PDF](https://link.s
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<section id="control"></section>
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## Control - 控制学
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> 关于控制部分的学习,最好从实践出发!
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* PID控制:[CSDN](https://blog.csdn.net/name_longming/article/details/115093338)
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* 彻底搞懂阻抗控制、导纳控制、力位混合控制: [CSDN](https://blog.csdn.net/a735148617/article/details/108564836)<br>
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* 具身智能ROS1基础: [website](http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/)<br>
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