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RSS订阅原创 机器臂抓取学习笔记三：Robotic Grasp Detection With 6-D Pose EstimationBased on Graph Convolution and Refinement
主要就是一种用6-D位姿估计来进行机器臂抓取的网络。提出一种利用卷积和图卷积的多尺度融合方法来利用RGB和深度图信息，此外，提出了一个基于transformer的姿态优化模块来调整RGB图像和点云特征。首先介绍了一些基于深度学习的方法，引出6-D pose estimation很重要。6-D位姿估计任务的主要目标是明确三维空间中的物体的旋转和平移分量。接下来介绍了几个传统的6-D位姿估计方法：检测RGB图片中的二维关键点，然后对应于三维关键点。但这种处理无纹理或者遮挡场景时，表现不好。
2025-04-06 19:48:20
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原创 机器臂抓取学习笔记（二）----《Generalizing 6-DoF Grasp Detection via Domain Prior Knowledge》
本文是CVPR的一篇文章，其主要思想是：引入了机器人抓取的领域先验知识（domain prior knowledge of robotic grasping）。有以下两点：（1）在训练阶段，使用）来指导模型预测符合抓取物理规则的抓取。（2）针对在新物体上预测的不稳定抓取姿态，设计了一种投影接触映射的）来优化姿态。文章提到之前的实验，可以去识别没看见过的物体，但是结构和形态分布发生很大变化的话，效果不好，如下图所示：（左边是可以抓取的，右边是抓取不到的）。
2025-03-27 16:22:45
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原创 机器臂抓取学习笔记（1）——DSNet: Double Strand Robotic Grasp Detection Network Based on Cross Attention
本文是发布在IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS（二区）的一篇文章，其主要思想是在处理机器臂抓取问题时，将transformer和CNN结合起来，因为transformer对于全局特征有着更好的处理效果，而CNN网络结构对于局部特征有更好的效果，二者结合有着不错的效果。网络的结构大概如上所示，个人认为创新点有如下两点：（1），将tansformer结构和CNN结构融合起来，能够同时将全局特征和局部特征敏锐地检测到；（2）
2025-03-04 19:05:32
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原创 《数字图像处理》——基于OpenCV实现(二) 图像的基础操作
本篇博客将介绍有关数字图像处理的基础操作，包括图片的读取，图片的显示，图片的保存，图片属性的获取以及图像的色彩空间变换等操作，并在最后举了一个实际的例子来进行验证。
2024-07-08 23:14:45
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原创 数据库排序查询中NULL，到底最大还是最小？
《数据库系统概论第五版》这本教材说明的使用的数据库语言为SQL server ，但似乎使用的语言为oracle语言，所以如果是在学习过程中使用的是MySQL的小伙伴要注意了，实际上有些教材上的语句是没办法在MySQL上执行的。NULL的值在不同的数据库中的定义是不同的其中，Oracle 和 PostgreSQL 默认将 NULL 作为最大值，升序时排在最后；MySQL、SQL Server 和 SQLite 默认将 NULL 作为最小值，升序时排在最前。
2024-03-15 17:14:54
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原创 几个例子搞清候选码，主码，码，外码
在学习数据库这门课程时，遇到了关于码的一些问题，接下来我将会通过几个例子来解释我对这几个概念的理解在讲关于码的问题之前，首选要了解在关系中，和的概念学号姓名专业001张三计算机002李四通信003王五计算机在上面的二维表（关系）中，每一列即为一个属性，每一行即为一个元组注：上表中假设学生姓名不重复。
2024-03-08 23:13:30
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空空如也
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