【摘 要】
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卷积神经网络在基于视觉的机器人抓取检测任务上取得了较好的检测效果,但是大多数方法都有太多的计算参数,不适合资源有限的系统。针对这个问题,基于SqueezeNet轻量级神经网
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,首都师范大学轻型工业机器人与安全验证北京市重点实验室,首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61702348,No.61772351,No.61602326);国家重点研发计划(No.2017YFB1303000,No.2017YFB1302800);北京市科委项目(No.LJ201607);科技创新服务能力建设-基本科研业务费(科研类)(No.025185305000)
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卷积神经网络在基于视觉的机器人抓取检测任务上取得了较好的检测效果,但是大多数方法都有太多的计算参数,不适合资源有限的系统。针对这个问题,基于SqueezeNet轻量级神经网络,结合DenseNet多旁路连接加强特征复用的思想,提出了轻量级抓取检测回归模型SqueezeNet-RM(SqueezeNet Regression Model),并使用SqueezeNet-RM从RGB-D图像中提取多模态特征,预测二指机器人夹持器的最佳抓取位姿。在标准的康奈尔抓取数据集上,提出的轻量级抓取检测网络与经典的抓取检测
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