基于全卷积神经网络的地震初至波拾取.pdf下载

weixin_39821526 2021-10-06 21:11:53

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摘要本课题立足机械手自主抓取，研究利用卷积神经网络实现物体表面抓取点生成的解决方案。本课题以场景的深度图像作为输入信息，采取 “先采样，后预测”的两步走抓取生成方案。首先利用 Laplace 方法在深度图像中提取物体边缘像素点，并利用对跖法生成抓取空间；然后基于重要性采样方法从抓取空间中采样获得候选抓取集，最后利用训练好的抓取预测卷积神经网络模型预测候选集每个抓取的成功置信度，取其中极大者作为结果指导机器人完成抓取。为将卷积神经网络应用于抓取预测，本课题建立了基于卷积神经网络的抓取预测模型。将抓取预测问

初至波是指检波器首次接收到的波. 对它的误解会使我们失去重要的信息.

在上一章中，我们展示了如何使用 RNN 为文本提供情感分类。然而，RNN 并不是唯一可用于 NLP 分类任务的神经网络架构。卷积神经网络( CNN ) 是另一种这样的架构。RNN 依赖于顺序建模，保持一个隐藏状态，然后逐字逐句逐句遍历文本，在每次迭代时更新状态。CNN 不依赖于语言的顺序元素，而是尝试通过单独感知句子中的每个单词并学习其与句子中围绕它的单词的关系来从文本中学习。虽然出于此处提到的原因，CNN 更常用于对图像进行分类，但它们已被证明在文本分类方面也很有效。虽然我们确实将文本视为一个序列，但我们

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