Как масштабировать обучение визуальной доступности, которое является детализированным, зависит от задачи, работает в реальных условиях и в динамичных средах? Представляем Unsupervised Affordance Distillation (UAD): метод, который извлекает доступности из готовых базовых моделей, *все это без ручной разметки*. Очень рад, что эта работа номинирована на финалист лучшей статьи на #ICRA2025! 🧵👇