Repozytorium
Badania
graspnetAPI · graspnet
GraspNet-1Billion zapewnia narzędzia umożliwiające dostęp i pracę z danymi GraspNet-1Billion.
Narzędzia do wizualizacji i danych
Modele / Badania
GraspNet Baseline
Podstawowa implementacja wykrywania uchwycenia na podstawie danych chmury punktów.
Przegląd
Podstawowa implementacja wykrywania uchwycenia na podstawie danych chmury punktów.
Porównaj dane wejściowe z obserwacji, reprezentacje działań, dane adaptacyjne i wymagania dotyczące wnioskowania. Licencja na kod i licencja na masę modelu mogą się różnić; przejrzyj oba przed wdrożeniem. Repozytorium źródłowe może mieć licencję na otwarty kod, natomiast jego punkty kontrolne podlegają odrębnym warunkom.
Informacje o projekcie
- Konserwator
- graspnet
- Język podstawowy
- Python
- Licencja na kod repozytorium
- Nie określono
- Licencja na wagę modelu
- Nie nagrano
- Licencja na zbiór danych
- Nie nagrano
- Licencja na projektowanie sprzętu
- Nie nagrano
- Konserwacja
- Nie zarchiwizowane w ostatnio zarejestrowanych metadanych
- Ostatnio zaobserwowane wypchnięcie repozytorium
- 2025-02-17
Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.
Sekcje dokumentacji
- GraspNet Baseline
- Requirements
- Installation
- Tolerance Label Generation
- Training and Testing
- Demo
Przeglądaj kategorie tego zasobu
Przeglądaj powiązane kolekcje
Przeglądaj Modele →Więcej w Modele
Repozytorium
Badania
Repozytorium
Otwarte źródło
votenet · facebookresearch
Wykrywanie obiektów 3D w chmurach punktów przy użyciu głębokiego głosowania Hougha.
Percepcja i geometria