基于多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抓取檢測方法

摘要： 針對機器人抓取檢測任務(wù)中對未知物體抓取檢測精度低的問題，提出了一種多模態(tài)深度神經(jīng)抓取檢測模型。首先，在RGB和深度兩個通道中引入殘差模塊以進一步提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。其次，引入多模態(tài)特征融合模塊進行特征融合。最后，通過全連接層回歸融合特征得到最佳抓取檢測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，在Cornell抓取數(shù)據(jù)集上，本文方法的圖像拆分檢測精度達到95.7%,對象拆分檢測精度達到94.6%。...