【摘 要】
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为了提高机器人抓取算法的检测性能,结合卷积神经网络(CNN)和深度学习理论基础,设计了一种基于Inception模块和注意力机制SENet网络的轻量级卷积模块SE-Inception-Lite,并对SE-Inception-Lite模块进行了残差机制算法融合。在此基础上,设计了基于SE-Inception GraspNet抓取网络的机器人多模态抓取检测算法,并在康奈尔抓取数据集上进行验证。实验结果
【机 构】
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辽宁科技大学电子信息与工程学院,辽宁鞍山114051
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为了提高机器人抓取算法的检测性能,结合卷积神经网络(CNN)和深度学习理论基础,设计了一种基于Inception模块和注意力机制SENet网络的轻量级卷积模块SE-Inception-Lite,并对SE-Inception-Lite模块进行了残差机制算法融合。在此基础上,设计了基于SE-Inception GraspNet抓取网络的机器人多模态抓取检测算法,并在康奈尔抓取数据集上进行验证。实验结果表明:本文算法在图像分割数据和对象分割数据中的准确率分别为96.5%和96.3%,检测速度为22 ms。
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