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基于上下文聚合策略的轻量级编/解码抓取位姿检测

         
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摘要

针对多样性目标在非结构化环境中的抓取位姿难以估计的问题,提出一种基于上下文聚合策略的轻量级编/解码抓取位姿检测网络。首先,以编/解码网络架构为基础,利用深度可分离卷积层与混洗单元构建目标特征深度分离-融合提取块,减少编码网络参数量,增强网络对抓取区域特征的提取能力;其次,利用双线性插值法和深度可分离卷积层建立深度分离-重构块,在恢复高层特征丢失信息的同时,有效减少解码网络的参数量;最后,针对可抓取区域像素点与目标物体全貌之间的非一致性问题,基于交叉熵辅助损失和自注意力机制,提出一种抓取区域上下文聚合策略,引导网络增强可抓取目标区域特征的表征能力,抑制非抓取像素点的冗余特征。实验结果表明,所提网络在Cornell数据集的图像拆分与对象拆分子集上抓取检测准确率分别可达97.8%与93.8%,单张图像检测速度可达64.93张/秒;在Jacquard数据集上抓取检测准确率可达95.1%,单张图像检测速度可达60.6张/秒。与对比网络相比,所提网络不仅计算量与参数量较小,而且抓取检测的准确率与速度均有明显提升,在真实场景下对9种物体的抓取检测验证中,抓取成功率达到93.3%。

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