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SKU-Patch：面向 Auto-Store 中未见物体的高效实例分割
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 在大规模仓库中，精确的实例掩模对机器人的货箱拾取至关重要。
- 提出了一种新的基于补丁引导的实例分割解决方案 SKU-Patch。
- SKU-Patch 仅需少量图像补丁来预测准确和稳健的掩模，避免手动操作和模型重训练。
- 设计了一种新颖的基于 Transformer 的网络，包括图像补丁 - 图像相关编码器和补丁感知 Transformer 解码器。
- SKU-Patch 在四个仓库基准测试中性能超过现有最先进的方法。
- SKU-Patch 对 50 多个未见过的 SKU 的平均抓取成功率接近 100%，显示出其有效性和实用性。
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