摘要
本发明涉及一种跨模态视触觉数据仿真生成模型及训练装置,其中,跨模态视触觉数据仿真生成模型包括融合层和第一生成器;其中融合层用于将受力情况数据升维后与视觉图像数据进行融合,得到融合后的图像数据;第一生成器用于第一注意力‑生成对抗处理,得到视触觉图像;本发明在生成对抗网络的数据生成过程中引入注意力机制,使得模型能够避免提取到的图像特征偏离主要特征,这种协同作用使得生成数据在纹理轮廓等方面更加逼真,解决传统生成方法的生成数据缺乏真实感、细节不够丰富等的一些问题,提高生成数据集的质量,最终有望在机器人触觉传感器仿真、机器人触觉渲染、灵巧手触觉渲染、虚拟现实触觉渲染等领域得到广泛应用。
技术关键词
图像特征参数
跨模态
数据
视觉
机器人触觉传感器
矩阵
虚拟现实触觉
训练集
受力
变量
引入注意力机制
模型更新
模型训练装置
生成对抗网络
灵巧手
生成方法
系统为您推荐了相关专利信息
温度预测方法
高温大曲
变量筛选方法
长短期记忆神经网络
样本
拉曼放大器增益
样本
机器学习方法
学习算法
数据
锂离子电池电化学阻抗
电路建模方法
等效电路模型
非线性最小二乘法
数据处理模块