摘要
本发明公开了基于可解释性神经网络的机器人抓取位姿检测方法及系统,该方法包括:获取目标物体的三通道RGB图像并进行图像数据预处理,得到预处理后的目标物体三通道RGB图像;引入NAS技术与跳跃连接,结合残差卷积模块,构建目标物体位姿检测模型;基于目标物体位姿检测模型,对预处理后的目标物体三通道RGB图像进行抓取位姿检测,得到机器人抓取位姿检测结果。本发明能够根据多样化物体的外部物理特性,自动调整神经网络的结构或参数,以提高目标物体位姿检测的准确性。本发明作为基于可解释性神经网络的机器人抓取位姿检测方法及系统,可广泛应用于机器人位姿检测技术领域。
技术关键词
物体位姿检测
机器人抓取
位姿检测方法
特征提取模块
卷积模块
三通道
图像数据预处理
注意力
图像特征信息
细粒度特征
上采样
位姿检测系统
输入端
高效多尺度
局部特征提取
机器人位姿
有效性
积层
系统为您推荐了相关专利信息
配电智能终端
状态监测方法
矩阵
网络带宽利用率
多模态特征
图像识别系统
注意力
函数转换方法
数据
前馈神经网络
智慧城市公共安全
动态资源调度算法
风险
管理系统
城市交通管理平台
融合特征
语音
音频
Attention机制
网络
声纹识别系统
特征提取模块
音频
信号采集模块
声纹特征