基于改進(jìn)YOLOv5的兩階段抓取檢測(cè)算法

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摘 要：針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中機(jī)器人的無序抓取需要，提出一種兩階段的抓取檢測(cè)算法。改進(jìn)YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)模型，在多尺度特征融合上將淺層位置信息和深層語義信息進(jìn)行注意力融合，提高多尺度目標(biāo)的檢測(cè)能力；將排斥因子引入損失函數(shù)中，提高了模型在遮擋環(huán)境下的魯棒性；在目標(biāo)檢測(cè)后對(duì)抓取目標(biāo)邊界框進(jìn)行裁切處理，避免了抓取檢測(cè)過程中其余目標(biāo)的干擾；改進(jìn)抓取檢測(cè)算法，引入CSP結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制，提高了模型的特征提取能力。（剩余8446字）