dexnet2.0和3.0效果对比

最新推荐文章于 2023-05-06 19:37:14 发布
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分类专栏： 机器人抓取
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版权

参数用的4.0论文里的参数
相机：rc_visard 160
效果还是不错的，最近连4.0的论文都出来了，大佬效率真是高啊……就是不知道3.0的数据生成部分能不能开源……
Dex-Net2.0在这里插入图片描述

Dex-net再次复现
走过路过不要错过
09-30 2808
近期为了实现一个项目，涉及机器人抓取内容，于是决定使用伯克利大学的Dex-Net 2.0来实现物体的抓取。本机环境：Ubuntu16.04，ROS Kinetic，CUDA10.1，Python2.7（虽然官方教程说可以使用Python3.5,但是由于需要使用ROS控制实际的机器人，而且网上又说ROS只支持Python2.x，同时后期遇到相关与ROS有关的模块，Python3.5编译有点问题，故重...
Dex-Net生成数据集源码分析，代码注解
qq_33263124的博客
02-12 1819
生成gqcnn直接使用的数据集的代码在Dex-Net模块的tool目录下的generate_gqcnn_dataset.py文件中，其中最重要的两个步骤为 预处理抓取姿态并进行碰撞检测 渲染图像并存储 下面就是这些代码并进行了中文注解加以理解 第一部分 # 1.对于每一个稳定姿态预计算一组有效抓取的集合 # 约束1：垂直于桌面 # 约束2：抓取路径方向上无碰撞 # 导入已存在的抓取缓存 gr...
Dex-Net 2.0
wuguangbin1230的博客
08-21 2634
1 网站 http://bair.berkeley.edu/blog/2017/06/27/dexnet-2.0/ https://berkeleyautomation.github.io/dex-net/#dexnet_2 https://berkeleyautomation.github.io/gqcnn/ https://www.leiphone.com/ne
Windows 8: Enable .NET Framework 3.5 (includes .NET 2.0 and 3.0) feature in Online & Offline mode!
typ2004的专栏
03-27 2324
http://blogs.technet.com/b/aviraj/archive/2012/08/04/windows-8-enable-net-framework-3-5-includes-net-2-0-and-3-0-i-e-netfx3-feature-in-online-amp-offline-mode.aspx Windows 8: Enable .NET
Dex-Net 2.0＜论文＞
cocapop的博客
05-06 596
合成数据集：通过计算机模拟生成的数据集，而不是通过真实的物理实验、观测或者采集得到的数据集。这种方法可以控制物体、场景和光照等条件，以满足特定的研究需求.由于感知和执行的不精确性，可靠的机器人抓取非常具有挑战性，这导致了对物体形状、姿态、材料特性和质量等属性的不确定性。最近的研究表明，基于大规模人类抓取标签或物理抓取结果的深度神经网络可以用于直接从图像或点云中规划成功抓取多种物体，类似于计算机视觉中的泛化结果，但数据收集要么需要繁琐的人工标记，要么需要在物理系统上执行数月时间。
Dex-Net 2.0 论文翻译
一呆飞仙的博客
11-04 8324
一、绪论1）本文的主要贡献 1、制作dex-net2.0数据集，该数据集包括670万点云数据，又从1500个 3D模型通过GWS（抓手运行空间分析）得到手爪的运行规划 2、设计Grasp Quality Convolutional Neural Network (GQ-CNN)，去得到一系列鲁棒性良好的抓取规划 3、设置一种抓取机制，可以对得到的鲁棒性良好的一组抓取规划进行 rank排序，
dexnet_database.zip
09-07
网络会根据模型学习如何规划手指的动作，以达到最佳的抓握效果，同时考虑到物体的物理属性，如形状、大小和重量。 为了训练和测试Dex-Net，研究者通常会使用大量各种各样的物体模型。这些模型不仅帮助网络泛化到未...
史上最敏捷机器人诞生：可迅速抓取不规则物体.pdf
08-14
DexNet2.0采用的是深度学习和强化学习，深度学习让机器人可以通过大量的数据学习识别物体的特征，而强化学习则使机器人在反复尝试中找到最有效的抓取方法。 深度学习是机器学习中一个非常重要的子领域，它模拟了...
AdaGrasp自适应抓取策略PyTorch实现教程
4. 训练和测试AdaGrasp模型需要用到Dexnet 2.0数据集，该数据集涵盖了多个不同类别的对象，其中包括从真实世界物体中采集的三维模型。 5. AdaGrasp的标签"robotics grasping Python"，明确指出了其技术领域和编程...
完美下巴标准_平行下颚抓
weixin_26752765的博客
09-06 1052
翻译自: https://medium.com/@darshanhegde_5567/heuristics-for-robotic-grasping-c28dbb90bce1
抓取检测之Dex-Net 2.0
千羽的计算机视觉与机器人
12-11 6950
前言 如今，在各种期刊顶会都能看到平面抓取检测的论文，他们声称能应对多物体堆叠场景，然而实际效果都不尽人意，我认为主要原因有如下几点： （1）缺乏多物体堆叠场景的抓取数据集。现在最常用的Cornell Grasp Dataset, Jacquard数据集都是单目标场景。（像Dex-Net数据集和Google机器人工厂这种东西普通研究者就只能看着了） （2）现在的研究者过于强调端到端检测。 （3）没有一个合适的抓取表示法。 如何利用少量数据集学习一个端到端网络或者整个方法中的一个子网络，实现堆叠场景
【Dex-Net 2.0】论文精度：Deep Learning to Plan Robust Grasps with Synthetic Point Clouds and Analytic Grasp
weixin_43998552的博客
03-22 1730
【持续更新中...】Dex-Net 2.0: Deep Learning to Plan Robust Grasps with Synthetic Point Clouds and Analytic Grasp Metrics
Dex-Net 3.0 论文翻译
一呆飞仙的博客
11-04 4176
一、绪论1、研究目的：研究深度学习在机器人吸附抓取领域的应用 2、研究意义：提高在对具有复杂几何外形的物体进行吸附抓取是鲁棒性较低的问题 3、研究思路： (1). 设计物理模型 (2). 构建Dex-Net 3.0数据集 (3). 训练GQ-CNN网络二、柔性吸附接触模型（一）问题描述 1、目标：对于由深度相机给出的点云，我们的目标是找到一个鲁棒性最高的吸附抓取方式。 2、假设：为了便
机器人抓取检测——Dex-Net
cocapop的博客
05-06 2056
简单说一下Dex-Net系列算法。Dex-Net共包括1.0--4.0四个版本，1.0为传统的解析法。2.0基于深度学习对平行板抓取配置进行质量评估，3.0针对吸盘进行设计，4.0结合了2.0和3.0两个算法。如何利用少量数据集学习一个端到端网络或者整个方法中的一个子网络，实现堆叠场景中的平面抓取检测亟待解决。算法输入为深度图，输出为平面抓取表示，即坐标点和抓取角，然后张开平行板抓取器至最大并垂直抓取。算法主要包括两部分：采样抓取候选，抓取质量评估。
Dex-Net使用手册————GQCNN网络
cocapop的博客
04-27 2456
1.🎈dex-net Python 包用于打开、读取和编写 HDF5 数据库的 3D 对象模型、平行下颚抓取和掌握鲁棒性指标。🎈HDF5数据库还可用于生成大量数据集，将点云和抓取的元组与二进制抓取鲁棒性标签相关联，以训练抓取来预测点云候选抓取的鲁棒性。🎈该软件包是项目的一部分。🐸Dex-Net Object Mesh Dataset v1.1 和 Dex-Net 2.0 HDF5 数据库可以从下载。🐸生成自定义数据集：script tools/generate_gqcnn_dataset.py。
dex-net 复现(virtualenv)
weixin_44417398的博客
12-11 1498
网上有人说最好用python2.7,所以就按2.7版本来. virtualenv 通过pip安装virtualenv： pip install virtualenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 测试安装: virtualenv --version # 或者 通过 pip list 查看是否安装成功 测试 workon mkvirtualenv 创建虚拟环境： $ virtualenv -p /usr/bin/p...
Dex-Net 1.0 论文翻译
一呆飞仙的博客
11-04 4200
一 、概述DEX-NET1.0（Dex-Net），一种新的数据集和相关算法，以研究大数据和云计算对鲁棒抓握规划的扩展效应。该算法使用具有相关奖励的多臂老虎机模型来利用当前包含超过10,000个独立3D物体模型和250万个平行颚爪抓取方式的不断增长的数据集中的先验抓取方式和3D物体模型。每个抓取方式包括在物体和夹持器姿态和摩擦不确定性下的力闭合概率的估计。 Dex-Net 1.0使用多视图卷积神经网络
pybullet平面抓取算法介绍以及GGCNN网络结构（二）
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weixin_50920579的博客
05-16 1万+
目录 基于深度学习的平面抓取算法 二指机械手抓取模型 平面抓取： 平面抓取第一种模型 平面抓取第二种模型 平面抓取检测与神经网络结构 端到端 先采样后评估 平面抓取检测数据集 基于深度学习的平面抓取算法 二指机械手抓取模型 标红字体为任务场景 平面抓取： 使机械抓手在x和y轴的转角设置为已知的定值（其实就是设置为初始值） 即roll和pitch为定值 那么剩下的就是获取抓取点的x,y值 以及沿着z轴方向的值 这样就是完整的抓取位姿 也是神经网络实际输出的....
下载并配置完dex-net，在CLI中执行相应操作命令报错解决
走过路过不要错过
08-13 2261
1. 打开database失败，没有权限permission denied。 解决：修改.dexnet目录的权限 2. 选择generate simulation data for object，提示vhacd未安装。 解决：从 install.sh 将获得vhacd下载链接，然后将代码下载至dexnet工作空间同目录，如~/dex-net_ws/src 3. 运行仿真环境时......
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