# Cascade-R-CNN-Kinova-Grasp
基于Pytorch深度学习框架进行整体环境搭建,包括数据集制作,模型训练,模型测试,模型优化;基于kinova机器人搭建实际抓取环境;采用级联网络Cascade R-CNN提取特征。
一、针对机器人多物体抓取检测研究问题,选用Cascade R-CNN为基础网络框架,Cascade R-CNN是通用目标检测中表现较好的一种级联算法,其特点是速度快,检测精度高。
二、首先构建一个由三十二类对象组成的多目标抓取数据集( MOGD )。解决当前多物体抓取数据集较为缺乏的问题,并便于对多目标抓取检测模型进行评估。
三、由于平行夹持器的对称性,角度参数的取值不大于180°,我们的取向角θ被量化为R个部分( 每一部分相对于抓取矩形的中心进行划分 )。在我们的工作中,设R = 19。
四、多物体抓取数据集采用的标注方式与康奈尔抓取数据集基本一致,因此多物体检测与单物体检测方法相似,将抓取检测转化为目标定位加上角度分类问题,将各物体抓取框与水平方向的夹角转化成19个类别,包括一个背景类以提供负样本,采用Json格式存储训练和测试样本,对每一个标签都注明对应图像ID,抓取框的中心点坐标和宽高以及角度分类ID,这种存储格式符合COCO目标检测数据集规范。
检测图
![Figure_21](https://user-images.githubusercontent.com/80105687/178427530-17239ecd-5e57-491a-b812-4c03f32a6501.png)
![Figure_22](https://user-images.githubusercontent.com/80105687/178427563-b3b0d0a8-197e-47b0-916b-e133d96ae49a.png)
![Figure_23](https://user-images.githubusercontent.com/80105687/178427574-f80dae13-1b1f-49e6-b9ce-7bda15b14085.png)
抓取实物图
![IMG_20210824_221425](https://user-images.githubusercontent.com/80105687/178427883-5f5306a5-7584-4e74-854a-81a48fa7ffab.jpg)
![IMG_20210824_221436](https://user-images.githubusercontent.com/80105687/178427917-4e40ecb1-2df8-4b2d-b00c-a2406880e156.jpg)
![IMG_20210824_221533](https://user-images.githubusercontent.com/80105687/178427941-f135846a-e942-4f9e-b2f9-f5d9d7649482.jpg)
基于Pytorch深度学习框架进行整体环境搭建,
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2024-05-09
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