SKU-Patch：面向 Auto-Store 中未见物体的高效实例分割

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

在大规模仓库中，对于机器人的货箱拾取来说，精确的实例掩模至关重要，但往往很难获得。本文提出了一种新的基于补丁引导的实例分割解决方案 SKU-Patch，利用每个新的 SKU 仅需少量图像补丁来预测准确和稳健的掩模，避免了繁琐的手动操作和模型重训练。技术上，我们设计了一种新颖的基于 Transformer 的网络，具备（i）用于捕捉由补丁信息校准的多层次图像特征的图像补丁 -...

本文介绍了一种新的实例分割解决方案SKU-Patch，利用少量图像补丁预测掩模，避免手动操作和模型重训练。实验证明SKU-Patch性能超过现有方法，对50多个SKU的平均抓取成功率接近100％，显示出其有效性和实用性。

SKU-Patch 图像补丁 实例分割 抓取成功率 自动货运
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