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摘要:本申请涉及一种模型构建方法、位姿估计方法及物体拣取装置,其中模型构建方法包括:获取目标物体的密集融合数据;根据密集融合数据对预设的网络模型进行训练,学习得到网络权重参数;根据网络权重参数配置形成目标物体的位姿估计模型;其中的网络模型包括骨干节点层和头节点层,且头节点层包含分类层和回归层,骨干节点层用于根据密集融合数据构建目标物体的高级语义信息,头节点层中的分类层用于处理高级语义信息以判定目标物体的类别和分值,头节点层中的回归层用于处理高级语义信息以预测目标物体的位姿和置信度。技术方案可提高位姿估计模型对背景复杂、较强干扰的检测场景的全景信息重构能力,从而提高目标物体位姿检测的能力。
主权项:1.一种位姿估计模型的构建方法,其特征在于,包括:获取目标物体的密集融合数据;所述密集融合数据由目标物体的二维图像数据和三维点云数据通过异源融合而得到;根据所述密集融合数据对预设的网络模型进行训练,学习得到网络权重参数;其中,所述网络模型包括骨干节点层和头节点层,所述头节点层包含分类层和回归层,所述骨干节点层用于根据所述密集融合数据构建所述目标物体的高级语义信息,所述高级语义信息包括所述目标物体的表面各特征点的坐标和特征向量,所述头节点层中的分类层用于处理所述高级语义信息以判定所述目标物体的类别和分值,所述头节点层中的回归层用于处理所述高级语义信息以预测所述目标物体的位姿和置信度;根据所述网络权重参数配置形成所述目标物体的位姿估计模型。
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