[发明专利]一种适用于物体堆叠杂乱场景的基于Transformer机制的抓取检测模型在审
| 申请号： | 202210783135.4 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115019147A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 于秀丽;董明帅;魏世民;白宇轩;吴澍 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/70 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种适用于物体堆叠杂乱场景的基于Transformer机制的抓取检测模型，该模型提出使用Transformer机制提取输入图像的特征，然后使用全卷积神经网络预测图片中所有可能的抓取位置。通过将Transformer与卷积神经网络结合，该模型同时融合了Transformer机制优秀的全局建模能力和卷积神经网络的归纳偏置能力。从而使得本模型不需要多次下采样操作在模型的初始阶段就能够对输入图像的全局特征进行建模和相关性计算，避免了传统模型由于下采样造成的特征丢失；此外，本模型同时融合了卷积神经网络的归纳偏置能力，降低了模型训练过程中对大尺寸数据集的依赖。因此，本模型能够更好的对杂乱堆叠场景的特征进行建模，并且可以在小规模数据集上训练出令人满意的结果。基于以上优势，本发明提出的模型可以广泛的应用于各种常见的生活场景的抓取检测任务，具有更强的鲁棒性和环境适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 物体 堆叠 杂乱 场景 基于 transformer 机制 抓取 检测 模型 | ||
【主权项】：
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