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Erkennen der Greifpositionen von Robotern mit tiefen neuronalen Netzen. Das Modell wird auf dem Cornell Grasping Dataset trainiert. Dies ist eine Implementierung, die hauptsächlich auf dem Artikel „Real-Time Grasp Detection Using…“ basiert.
Übersicht
Erkennen der Greifpositionen von Robotern mit tiefen neuronalen Netzen. Das Modell wird auf dem Cornell Grasping Dataset trainiert. Dies ist eine Implementierung, die hauptsächlich auf dem Artikel „Real-Time Grasp Detection Using…“ basiert.
Zweck des Herausgebers: Erkennen von Robotergreifpositionen mit tiefen neuronalen Netzen. Das Modell wird auf dem Cornell Grasping Dataset trainiert. Dies ist eine Implementierung, die hauptsächlich auf dem Artikel „Real-Time Grasp Detection Using Convolutional Neural Networks“ von Redmon und Angelova basiert.
Überprüfen Sie vor der Verwendung die Datenkarte, die Ausführungsform, das Schema, die Erfassungsbedingungen und die datensatzspezifische Lizenz. Der Datenzugriff und die Eignung für einen bestimmten Trainingsaufbau erfordern eine gesonderte Bestätigung.
Projektinformationen
- Betreuer
- tnikolla
- Primärsprache
- Python
- Repository-Code-Lizenz
- Apache-2.0
- Modellgewichtslizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Datensatzlizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Hardware-Design-Lizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Wartung
- Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
- Letzter beobachteter Repository-Push
- 2018-01-26
Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.
Dokumentationsabschnitte
- Detecting grasping positions with deep neural networks using RGB images
- Problem description
- How to train from scratch
- Prepering Imagenet
- Training on Imagenet
- Prepering Cornell grasping dataset
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