布料抓取点定位的中心方向网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对机器人和计算机视觉中的抓取挑战，特别是针对布料等可变形物体的抓取点检测，提出了一种新颖的深度学习模型CeDiRNet-3DoF。该模型通过中心方向回归与定位网络的结合，展示了在实际应用中的优越性，并通过ViCoS Towel Dataset建立了一套完善的基准，为未来的同类方法比较提供了可靠资源。
本研究提出了CeDiRNet-3DoF，一种新的深度学习模型，用于解决机器人和计算机视觉中的抓取挑战。该模型通过中心方向回归与定位网络的结合，在可变形物体的抓取点检测方面表现出优越性。研究还建立了ViCoS Towel Dataset作为基准，为未来的同类方法比较提供了可靠资源。
