基于注意力机制的实时性抓取检测算法

郝宸; 田瑾; 韩华; 吴飞; 李洪芹

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)01-0131-04

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于注意力机制的实时性抓取检测算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于注意力机制的实时性抓取检测算法
- 基于注意力机制的实时性抓取检测算法
- 传感器与微系统 2022年第1期页码：131-134
- 作者机构：
  
  上海工程技术大学电子电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)01-0131-04
  中图分类号： TP242;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
移动端阅览
郝宸, 田瑾, 韩华, 等. 基于注意力机制的实时性抓取检测算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):131-134.

基于注意力机制的实时性抓取检测算法[J]. 2022, (1): 131-134.
郝宸, 田瑾, 韩华, 等. 基于注意力机制的实时性抓取检测算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(1):131-134. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0131-04.

基于注意力机制的实时性抓取检测算法[J]. 2022, (1): 131-134. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)01-0131-04.

摘要

针对在工业环境中

机器人的抓取精准度受到物体不同的姿态和角度等影响的问题

提出一种基于注意力机制的实时性逐像素网络抓取检测方法。首先

以轻量级网络—全卷积网络（FCN）模型为基础进行逐像素提取抓取框位置及抓取角度;其次

提出了一种新型的注意力机制—DAM

将其整合到轻量级网络中

自动学习输入图像的显著特征以减少局部信息的丢失。与常用的滑动窗口方法相比

本文模型训练时损失率下降更快以及不容易过拟合。最后

在Cornell数据集上进行实验

结果表明:所提方法在物体抓取的准确性和实时性方面有很大提高

达到实时性抓取检测要求。

Abstract

针对在工业环境中

机器人的抓取精准度受到物体不同的姿态和角度等影响的问题

提出一种基于注意力机制的实时性逐像素网络抓取检测方法。首先

以轻量级网络—全卷积网络（FCN）模型为基础进行逐像素提取抓取框位置及抓取角度;其次

提出了一种新型的注意力机制—DAM

将其整合到轻量级网络中

自动学习输入图像的显著特征以减少局部信息的丢失。与常用的滑动窗口方法相比

本文模型训练时损失率下降更快以及不容易过拟合。最后

在Cornell数据集上进行实验

结果表明:所提方法在物体抓取的准确性和实时性方面有很大提高

达到实时性抓取检测要求。

关键词

Keywords

references

一种新型节能机械手的设计 [J]. 陈龙,陈锦镇,罗鹏辉,周攀. 自动化技术与应用 . 2020(03)

面向机器人抓取过程中目标位姿估计方法 [J]. 李树春,张静,张华,刘满禄,杨厚易,刘理想. 传感器与微系统 . 2019(07)

轻量级卷积神经网络的机器人抓取检测研究 [J]. 马倩倩,李晓娟,施智平. 计算机工程与应用 . 2020(10)

一种基于深度学习的机械臂抓取方法 [J]. 杜学丹,蔡莹皓,鲁涛,王硕,闫哲. 机器人 . 2017(06)

Real-World Multiobject, Multigrasp Detection [J] . Chu Fu Jen,Xu Ruinian,Vela Patricio A.. IEEE Robotics and Automation Letters . 2018 (4)

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. [J] . Shelhamer Evan,Long Jonathan,Darrell Trevor. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence . 2017 (4)

Deep learning for detecting robotic grasps [J] . Ian Lenz,Honglak Lee,Ashutosh Saxena. The International Journal of Robotics Research . 2015 (4-5)

Robot grasp planning based on demonstrated grasp strategies [J] . Yun Lin,Yu Sun. The International Journal of Robotics Research . 2015 (1)

Robotic Grasping of Novel Objects using Vision [J] . Ashutosh Saxena. The International Journal of Robotics Research . 2008 (2)

浏览量

455

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据