## Note: Python 2.x support has officially been dropped.
# Berkeley AUTOLAB's GQCNN Package
<p>
<a href="https://travis-ci.org/BerkeleyAutomation/gqcnn/">
<img alt="Build Status" src="https://travis-ci.org/BerkeleyAutomation/gqcnn.svg?branch=master">
</a>
<a href="https://github.com/BerkeleyAutomation/gqcnn/releases/latest">
<img alt="Release" src="https://img.shields.io/github/release/BerkeleyAutomation/gqcnn.svg?style=flat">
</a>
<a href="https://github.com/BerkeleyAutomation/gqcnn/blob/master/LICENSE">
<img alt="Software License" src="https://img.shields.io/badge/license-REGENTS-brightgreen.svg">
</a>
<a>
<img alt="Python 3 Versions" src="https://img.shields.io/badge/python-3.5%20%7C%203.6%20%7C%203.7-yellow.svg">
</a>
</p>
## Package Overview
The gqcnn Python package is for training and analysis of Grasp Quality Convolutional Neural Networks (GQ-CNNs). It is part of the ongoing [Dexterity-Network (Dex-Net)](https://berkeleyautomation.github.io/dex-net/) project created and maintained by the [AUTOLAB](https://autolab.berkeley.edu) at UC Berkeley.
## Installation and Usage
Please see the [docs](https://berkeleyautomation.github.io/gqcnn/) for installation and usage instructions.
## Citation
If you use any part of this code in a publication, please cite [the appropriate Dex-Net publication](https://berkeleyautomation.github.io/gqcnn/index.html#academic-use).
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Dockerfile 2KB
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.gitignore 1KB
primesense.intr 143B
phoxi.intr 130B
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LICENSE 1KB
Makefile 1KB
README.md 1KB
bug-performance-issue--physical-robot-.md 1KB
bug-performance-issue--custom-images-.md 941B
bug-performance-issue--replication-.md 891B
installation-issue.md 609B
other-issue.md 573B
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