零真实标签92.85%
针对仿真与真实触觉图像间的域差异，引入自适应相关注意力与任务相关约束，实现无需真实标签的高精度触觉分类迁移。
Jing, Xingshuo · Kun, Qian · Tudor, Jianu · Luo, Shan
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2023
在真实环境分类任务中达到92.85%的准确率，全程未使用任何真实世界分类标签，大幅降低触觉感知任务的数据采集成本。
引入自适应相关注意力机制，使生成器能够利用全局信息并聚焦显著区域，从而生成更逼真的触觉图像，优于现有最先进方法。
基于触觉图像分类任务构建任务相关约束损失，促进触觉图像分类器的零样本仿真到真实迁移，无需真实标签即可用于真实环境。