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遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式的机器人抓取检测

抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中,我们提出了一种基于感兴趣区域(RoI)的机器人抓取检测算法,以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域(RoIs)来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络,我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集,该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明,我们的算法在1FPPI时达到24.9%的失误率,在抓取我们的数据集时达到68.2%的mAP。机器人实验表明,我们提出的算法可以帮助机器人以84%的成功率掌握多物体场景中的特定目标。

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目标检测(Object detection)

这次我们学习构建神经网络的另一个问题,定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车,还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置,我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中,图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此,图片分类的思路可以帮助学习分类定位,而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题:例如,输入一张图片到多层卷积神经网络,它会输出一个特征向量,并反馈给softmax单元来预测图片类型。

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