Dexterity Network(Dex-Net)2.0是一个以鲁棒机器人抓取的物理模型为核心的项目,通过多达上千种3D CAD物体模型,生成了海量的平口钳抓取数据集。 这些数据集可以用来训练根据一个实际机器人的点云做抓取规划的神经网络,这个实体机器人可以拿取、运输各种物体。 为了提高重现性,助力将来的研究,在这里公开如下三个数据库:...
Dex-Net:抓取标签生成的完整流程 1. 模型设置 2. 生成抓取点 3. 抓取点采样过程 4. 覆盖过滤 5. 生成抓取列表 6. 通过力封闭筛选抓取列表 本文是本人基于论文、源码以及数据集综合比对给出的对数据集格式的分析,仅作记录,如果有问题欢迎指正。 graspnet系列原理分析,持续更新ing。 啥都学算法攻城狮:6D抓取学习...
现在我们发布Dex-Net 2.0的训练数据集和代码,其中包括了包含670万个合成数据集的dex-net 2.0数据集,从论文中预先训练过的gq-cnn模型,以及gqcnn Python包,用于复制我们的实验,将健壮的掌握在gq-cnn的合成数据上。 我们希望这将有助于开发新的GQ-CNN架构和训练方法,这些方法将在生成的数据集和我们的机器人已经收集...
现在我们发布Dex-Net 2.0的训练数据集和代码,其中包括了包含670万个合成数据集的dex-net 2.0数据集,从论文中预先训练过的gq-cnn模型,以及gqcnn Python包,用于复制我们的实验,将健壮的掌握在gq-cnn的合成数据上。 我们希望这将有助于开发新的GQ-CNN架构和训练方法,这些方法将在生成的数据集和我们的机器人已经收集...
伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集,这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本文作者为加州大学伯克利分校博士后研究员Jeff Mahler ... 伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集,这些数据集可...