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针对种类繁多、形状不一的物体抓取检测,本文提出一种基于两级联卷积神经网络的抓取检测模型,首先采用一个浅层卷积神经网络找到物体的所有可用的候选抓取框;然后利用一层更深更大的卷积神经网络评判每一个候选抓取矩形框,获取排名最佳的抓取框.实验结果显示,该方法相比于其他方法,在精度和效率方面有显著地提高.