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机器人目标抓取区域实时检测方法
被引量：
10
1
作者
卢智亮
林伟
+1 位作者
曾碧
刘瑞雪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第19期224-230,共7页
针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-RetinaGrasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法。该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取...
针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-RetinaGrasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法。该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取检测任务采用SENet结构确定重要的特征通道;结合平衡特征金字塔设计思想,充分融合高低层的特征信息,以加强小抓取框的检测性能;在Cornell数据集上进行实验验证,结果表明该方法在取得更高检测准确率的同时,提高了抓取检测的效率,达到实时检测的要求。
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关键词
抓取区域检测
SENet结构
平衡特征金字塔
实时
检测
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职称材料
题名
机器人目标抓取区域实时检测方法
被引量：
10
1
作者
卢智亮
林伟
曾碧
刘瑞雪
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第19期224-230,共7页
基金
国家青年科学基金(No.61703115,No.61701122)
广州市科技项目(No.201804010238)。
文摘
针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-RetinaGrasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法。该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取检测任务采用SENet结构确定重要的特征通道;结合平衡特征金字塔设计思想,充分融合高低层的特征信息,以加强小抓取框的检测性能;在Cornell数据集上进行实验验证,结果表明该方法在取得更高检测准确率的同时,提高了抓取检测的效率,达到实时检测的要求。
关键词
抓取区域检测
SENet结构
平衡特征金字塔
实时
检测
Keywords
grasping area detection
SENet structure
balanced feature pyramid
real-time detection
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器人目标抓取区域实时检测方法
卢智亮
林伟
曾碧
刘瑞雪
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
10
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