本研究提出了VMGNet模型,旨在解决深度学习机器人抓取技术的高计算复杂度问题。该模型通过引入视觉状态空间,实现线性计算复杂度,并通过多尺度特征融合提升准确性。实验结果表明,抓取成功率达到94.4%。
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