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robot-grasp-detection · tnikolla
利用深度神经网络检测机器人抓取位置。该模型在康奈尔抓取数据集上进行训练。这是一个主要基于论文“Real-Time GraspDetectionUsing…”的实现
概述
利用深度神经网络检测机器人抓取位置。该模型在康奈尔抓取数据集上进行训练。这是一个主要基于论文“Real-Time GraspDetectionUsing…”的实现
发布目的：利用深度神经网络检测机器人抓取位置。该模型在康奈尔抓取数据集上进行训练。这是一个主要基于 Redmon 和 Angelova 的论文“使用卷积神经网络进行实时抓取检测”的实现。
使用前查看数据卡、实施例、模式、收集条件和数据集特定许可证。数据访问和适合特定训练设置需要单独确认。
项目信息
- 维护者
- tnikolla
- 主要语言
- Python
- 存储库代码许可证
- Apache-2.0
- 模型重量许可证
- 未记录
- 数据集许可
- 未记录
- 硬件设计许可证
- 未记录
- 维护
- 未存档在最后记录的元数据中
- 最后观察到的存储库推送
- 2018-01-26
代码许可不会自动涵盖模型权重、数据集或硬件设计。未记录的许可证详细信息需要与发布者确认。
文档部分
- 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
