Yunzhu Li

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Antonio TorralbaProfessor of Computer Science, MITDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Jiajun WuStanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Joshua B. TenenbaumMITDirección de correo verificada de mit.edu
Wojciech MatusikMITDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Russ TedrakeMIT (EECS, MechE, Aero/Astro) and Toyota Research InstituteDirección de correo verificada de mit.edu
Li Fei-FeiProfessor of Computer Science, Stanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Yiyue LuoAssistant Professor, University of WashingtonDirección de correo verificada de uw.edu
Michael FosheyMechanical Engineer, Massachusetts Institute of TechnologyDirección de correo verificada de mit.edu
Jun-Yan ZhuAssistant Professor, Carnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de cs.cmu.edu
Chuang GanUMass Amherst | MIT-IBM Watson AI LabDirección de correo verificada de csail.mit.edu
Ruohan ZhangStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Wan ShouUniversity of Arkansas; MIT postdoc; MST Ph.D.Dirección de correo verificada de mit.edu
Zhiao HuangDirección de correo verificada de ucsd.edu
Tomás PalaciosMITDirección de correo verificada de mit.edu
Pratyusha SharmaPhD Student, Massachusetts Institute of TechnologyDirección de correo verificada de mit.edu
Daniel YaminsAssociate Professor of Computer Science and of Psychology, Stanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Wenlong HuangStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Stefano ErmonStanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Jiaming SongStanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Subramanian SundaramBoston University and Wyss Institute, Harvard UniversityDirección de correo verificada de wyss.harvard.edu

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Yunzhu Li

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Robotics Computer Vision Machine Learning


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove S Sundaram, P Kellnhofer, Y Li, JY Zhu, A Torralba, W Matusik Nature 569 (7758), 698-702, 2019	1031	2019
CLEVRER: Collision Events for Video Representation and Reasoning K Yi, C Gan, Y Li, P Kohli, J Wu, A Torralba, JB Tenenbaum International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020	525	2020
Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models A Padalkar, A Pooley, A Jain, A Bewley, A Herzog, A Irpan, A Khazatsky, ... International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2023	499*	2023
InfoGAIL: Interpretable Imitation Learning from Visual Demonstrations Y Li, J Song, S Ermon Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017	496	2017
VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models W Huang, C Wang, R Zhang, Y Li, J Wu, L Fei-Fei Conference on Robot Learning (CoRL), 2023	466	2023
Learning Particle Dynamics for Manipulating Rigid Bodies, Deformable Objects, and Fluids Y Li, J Wu, R Tedrake, JB Tenenbaum, A Torralba International Conference on Learning Representations (ICLR), 2019	405	2019
Learning human–environment interactions using conformal tactile textiles Y Luo, Y Li, P Sharma, W Shou, K Wu, M Foshey, B Li, T Palacios, ... Nature Electronics 4 (3), 193-201, 2021	287	2021
BEHAVIOR-1K: A Human-Centered, Embodied AI Benchmark with 1,000 Everyday Activities and Realistic Simulation C Li, R Zhang, J Wong, C Gokmen, S Srivastava, R Martín-Martín, C Wang, ... arXiv preprint arXiv:2403.09227, 2024	179*	2024
Face Detection with End-to-End Integration of a ConvNet and a 3D Model Y Li, B Sun, T Wu, Y Wang European Conference on Computer Vision (ECCV), 420-436, 2016	173	2016
Propagation Networks for Model-Based Control Under Partial Observation Y Li, J Wu, JY Zhu, JB Tenenbaum, A Torralba, R Tedrake International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2019	164	2019
Learning Compositional Koopman Operators for Model-Based Control Y Li, H He, J Wu, D Katabi, A Torralba International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020	146	2020
3D Neural Scene Representations for Visuomotor Control Y Li, S Li, V Sitzmann, P Agrawal, A Torralba Conference on Robot Learning (CoRL), 2021	144	2021
Connecting Touch and Vision via Cross-Modal Prediction Y Li, JY Zhu, R Tedrake, A Torralba Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019	132	2019
Causal Discovery in Physical Systems from Videos Y Li, A Torralba, A Anandkumar, D Fox, A Garg Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020	124	2020
Keypoints into the Future: Self-Supervised Correspondence in Model-Based Reinforcement Learning L Manuelli, Y Li, P Florence, R Tedrake Conference on Robot Learning (CoRL), 2020	111	2020
Learning Physical Graph Representations from Visual Scenes DM Bear, C Fan, D Mrowca, Y Li, S Alter, A Nayebi, J Schwartz, L Fei-Fei, ... Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020	95	2020
Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents X Wang, Y Chen, L Yuan, Y Zhang, Y Li, H Peng, H Ji International Conference on Machine Learning (ICML), 2024	88	2024
Learning Multi-Object Dynamics with Compositional Neural Radiance Fields D Driess, Z Huang, Y Li, R Tedrake, M Toussaint Conference on Robot Learning (CoRL), 2022	88	2022
Visual Grounding of Learned Physical Models Y Li, T Lin, K Yi, D Bear, DLK Yamins, J Wu, JB Tenenbaum, A Torralba International Conference on Machine Learning (ICML), 2020	79	2020
RoboCraft: Learning to See, Simulate, and Shape Elasto-Plastic Objects with Graph Networks H Shi, H Xu, Z Huang, Y Li, J Wu Robotics: Science and Systems (RSS), 2022	75	2022

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