【摘 要】
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在机械臂的抓取检测中,基于Anchor-based的方法需要考虑很多超参数的选择和设计,难以有效提高算法整体性能。针对该问题,本文将抓取检测转换为关键点检测问题,基于CenterNet提出一种改进的抓取检测模型。首先,该模型重点解决寻找抓取框中心点的问题,其本质是对中心点进行关键点估计,从而降低抓取检测的复杂程度;其次,采用HourglassNet神经网络提取深层特征;然后,为了使模型能聚焦抓取检
【机 构】
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重庆理工大学两江人工智能学院,重庆理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502065),重庆市科学技术委员会基础与前沿研究重点项目(cstc2015jcyjBX0127)资助,重庆市巴南区技术合作项目(2016TJ08)。
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在机械臂的抓取检测中,基于Anchor-based的方法需要考虑很多超参数的选择和设计,难以有效提高算法整体性能。针对该问题,本文将抓取检测转换为关键点检测问题,基于CenterNet提出一种改进的抓取检测模型。首先,该模型重点解决寻找抓取框中心点的问题,其本质是对中心点进行关键点估计,从而降低抓取检测的复杂程度;其次,采用HourglassNet神经网络提取深层特征;然后,为了使模型能聚焦抓取检测中物体的重要特征,设计一种视觉注意力机制;最后,生成关键点的高斯热力图和嵌入式向量,并将抓取框的中心点
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