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本文介绍了一种在嘈杂环境中利用机器学习，特别是深度学习模型，进行机械臂动作识别的方法。通过预训练的ResNet-50和后续的1-D CNN，该方法能在噪声中准确检测关键点并识别动作，适用于井字棋游戏的案例。实验证明，即使在复杂环境下，该模型也能保持高鲁棒性。
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来源：3D视觉工坊
添加小助理：dddvision，备注：机械臂抓取，拉你入群。文末附行业细分群
论文题目：ROBUSTNESS EVALUATION OF MACHINE LEARNING MODELS FOR ROBOT ARM ACTION RECOGNITION IN NOISY ENVIRONMENTS
作者：Elaheh Motamedi , Kian Behzad等
作者机构：Department of Electrical & Computer Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA 等
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.0
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