本发明公开了一种基于YOLO‑GGCNN的机械臂检测抓取方法,属于智能机器人领域。所述方法利用YOLOv4深度学习网络对待抓取目标进行训练,得到训练好的模型。在机械臂抓取前,使用深度相机获取抓取平台上无抓取物体的空白深度图像。放置抓取物体后,利用训练好的YOLOv4模型从RGB图像识别出待抓取目标,将识别框作为感兴趣区域,将...
本发明公开了一种基于YOLOGGCNN的机械臂检测抓取方法,属于智能机器人领域.所述方法利用YOLOv4深度学习网络对待抓取目标进行训练,得到训练好的模型.在机械臂抓取前,使用深度相机获取抓取平台上无抓取物体的空白深度图像.放置抓取物体后,利用训练好的YOLOv4模型从RGB图像识别出待抓取目标,将识别框作为感兴趣区域,将感兴趣...
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,以其速度和准确性著称。与传统的目标检测方法(如R-CNN系列)不同,YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题,直接在一张图像上预测边界框和类别概率。本文将详细介绍YOLO算法的原理,并通过实战演示如何使用YOLO进行目标检测。 1. YOLO算法简介 1.1 YOLO的核心思想...
A YOLO-GGCNN based grasping framework for mobile robots in unknown environments Expert Systems with Applications Volume 225,1 September 2023, Page 119993 Purchase options CorporateFor R&D professionals working in corporate organizations. Academic and personalFor academic or personal use only. ...
With the proposed YOLO-GGCNN structure, a reliable visual recognition and grasping scheme is generated to help the robotic arm implement the CRediT authorship contribution statement Zhen Li: Conceptualization, Methodology, Data curation, Experiment, Writing – original draft, Writing – review & editing...
整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法,其是一个统一的框架,其速度更快,而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。
RepVGG(重参化VGG)是一种简化的卷积神经网络(CNN)架构,它结合了深度可分离卷积和残差连接。RepVGG块是RepVGG-GELAN的起点,并因其易于使用和在特征提取中的有效性而闻名。这些块将ReLU和恒等映射结合起来,替换传统的卷积层,从而提高训练的稳定性和性能。 图3:提出的RepVGG-GELAN。RepVGG-GELAN的架构主要由RepVGG和Rep...
整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法,其是一个统一的框架,其速度更快,而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。
滑动窗口与CNN 在介绍Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整...
RepVGG(重参化VGG)是一种简化的卷积神经网络(CNN)架构,它结合了深度可分离卷积和残差连接。RepVGG块是RepVGG-GELAN的起点,并因其易于使用和在特征提取中的有效性而闻名。这些块将ReLU和恒等映射结合起来,替换传统的卷积层,从而提高训练的稳定性和性能。