谷歌新论文:让机器人依靠视觉识别抓取特定物体

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谷歌新论文:让机器人依靠视觉识别抓取特定物体

行者武松 2018-01-22 14:43:00 浏览711
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本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

近日,谷歌团队在arXiv上发布了新论文《End-to-End Learning of Semantic Grasping》,这篇文章由谷歌成员Eric Jang、Sudheendra Vijayanarasimhan、Julian Ibarz、Sergey Levine和Peter Pastor五人共同完成。

量子位选取论文中关键信息,编译整理分享给大家。

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实验介绍

这篇论文首先讨论了机器人的语义抓取任务,即机器人借助单目图像抓取用户指定类别的相应物体。受视觉神经处理模型中双流假说的启发,研究人员提出了一种语义抓取框架,它允许用端对端的方式学习物体识别、分类并设计抓取路线。

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 工作人员根据用户指定,将测试用的杂物分为16类


受双流假说的启发,研究人员将模型分为“腹流”和“背流”。

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 背流(绿色)与

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