[发明专利]基于自监督表示学习的视觉抓取检测方法及系统在审
| 申请号： | 202210530861.5 | 申请日： | 2022-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN114820796A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 阚震;李琳;李智军;王邵晨;周章力 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08;B25J9/16;B25J15/08 |
| 代理公司： | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人： | 高璀璀 |
| 地址： | 230041 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于自监督表示学习的视觉抓取检测方法及系统，方法包括：步骤1：根据获取到的深度图像，得到有标注图像数据集和无标注图像数据集；步骤2：在编码器中通过孪生网络对无标注图像数据集进行训练，并且通过度量学习损失方法提取相似抓取对象之间的共同特征；步骤3：利用有标注图像数据集对解码器进行微调，得到训练模型；步骤4：通过训练模型进行视觉抓取。与现有技术相比，本发明通过各种数据增强技术，借助度量学习损失，提取相似抓取对象之间的共性，提升了模型的泛化能力，利用已标注的数据对解码器进行微调，从抓取质量图和后续抓取规划生成的抓取位姿中推断出最佳抓取候选，从而提升视觉抓取能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 表示 学习 视觉 抓取 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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