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    机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划

    最近读了一些关于机器人抓取相关内容的文章,觉得甚是不错,针对一些方法和知识点,做下总结。本文综述了基于视觉的机器人抓取技术,总结了机器人抓取过程中的四个关键任务:目标定位、姿态估计、抓取检测和运动规划。具体来说,目标定位包括目标检测和分割方法,姿态估计包括基于RGB和RGBD的方法,抓取检测包括传统方法和基于深度学习的方法,运动规划包括分析方法、模拟学习方法和强化学习方法。此外,许多方法共同完成了一些任务,如目标检测结合6D位姿估计、无位姿估计的抓取检测、端到端抓取检测、端到端运动规划等。本文对这些方法进行了详细的综述,此外,还对相关数据集进行了总结,并对每项任务的最新方法进行了比较。提出了机器人抓取面临的挑战,并指出了今后解决这些挑战的方向。

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    京东评价项目示例——在线分析及可视化

    转载来源:京东评价项目示例 大数据一直是一个很火的概念,在大数据中挖掘数据的价值,就是数据分析。之所以现在数据分析这么火,而且这么多人看好数据分析的前景,我认为是部分人或者企业已经享受到了数据分析带来的益处了。 我也尝试做数据分析的开发和学习,目前做的主要分析是抓取京东商城的评价信息,并且对评价信息进行数据分析。 目前分析的面包括: 生成好评的词云,并且获取关键字 生成中评的词云,并且获取关键字 生成差评的词云,并且获取关键字 分析购买该商品不同颜色的比例 分析购买该商品不同配置的比例 分析该商品的销售数量

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    领券