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申请/专利权人：湖南工程学院
摘要：一种基于CTP的全流双向特征融合抓取检测方法，包括：1、构建训练集和验证集；2、构建全流双向特征融合网络；3、从训练集中选取RGB图和深度图输入到编码器中，编码器对RGB图和深度图进行下采样编码，以提取RGB图和深度图的特征信息，解码器对提取的特征信息进行上采样解码分析并输入到抓取预测模块中，得到抓取检测框；4、计算抓取检测框与真实标签之间的损失值，最小化损失函数，直至损失函数收敛，得到训练后的全流双向特征融合网络；5、利用训练后的全流双向特征融合网络对检测图像进行抓取。本发明可以充分利用不同模态间互补特征的潜力，实现更好的双模态特征融合，增强了网络特征提取能力并提高了抓取检测的准确率。
主权项：1.一种基于CTP的全流双向特征融合抓取检测方法，其特征在于，包括：S1、采集多张RGB图和多张深度图，并构建数据集，将数据集划分为训练集和验证集；S2、构建全流双向特征融合网络，全流双向特征融合网络包括编码器、解码器和抓取预测模块；S3、从训练集中随机选取一张RGB图和深度图，均输入到编码器中，编码器对RGB图和深度图进行下采样编码，得到RGB图和深度图的特征信息，解码器对提取的RGB图和深度图的特征信息进行上采样解码分析并输入到抓取预测模块中，得到抓取检测框；S4、构建损失函数，并计算抓取检测框与真实标签之间的损失值，循环S3至S4，最小化损失函数，直至损失函数收敛，利用验证集进行验证，选取准确率最高的一组权重作为全流双向特征融合网络的权重，得到训练后的全流双向特征融合网络；S5、利用训练后的全流双向特征融合网络导入到机器人中，实现机器人对物品进行实时抓取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南工程学院 一种基于CTP的全流双向特征融合抓取检测方法
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