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Software / Open Source

ggcnn · dougsm

Generative Grasping CNN-Implementierung für die Roboter-Greifsynthese.

roboticsgraspingdeep-learning
Herausgeber-Repository ↗
ggcnn · dougsm Screenshot der Ressourcenseite
Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-08 · visuell überprüft

Übersicht

Generative Grasping CNN-Implementierung für die Roboter-Greifsynthese.

Zusammenfassung des Herausgebers: „Generative Grasping CNN aus „Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time, Generative Grasp Synthesis Approach“ (RSS 2018)“

Verwenden Sie das Repository, um die Implementierung, Dokumentation und unterstützten Arbeitsabläufe zu überprüfen. Dieser Verzeichniseintrag identifiziert den Betreuer, die Codelizenz und zugehörige Ressourcen; Es wird nicht behauptet, dass das Projekt auf Ihrem Roboter installiert oder getestet wurde.

Projektinformationen

Betreuer
dougsm
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
BSD-3-Clause
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2020-07-21

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • Generative Grasping CNN (GG-CNN)
  • Installation
  • Datensätze
  • Cornell Grasping Dataset
  • Jacquard Dataset
  • Pre-trained Models

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