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题名多层特征融合与混合注意力的物体位姿估计
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作者
白一凡
党选举
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
桂林电子科技大学广西智能综合自动化高校重点实验室
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第6期32-36,41,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(62263004,61863008)。
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文摘
在工业机器人抓取过程中,针对物体无纹理、存在遮挡、场景杂乱的情况下的6D位姿精确估计问题,提出一种多层特征融合与混合空间通道注意力的物体6D位姿估计算法。设计了一种垂直连接的双向特征融合金字塔网络,实现多层特征融合,提升对目标关键点的检测性能。嵌入混合空间通道注意力机制,聚焦空间和通道两个维度上的特征信息,增强模型的局部表征能力。在LineMod数据集及Occlusion LineMod遮挡数据集上的实验结果表明所提出算法的优越性及有效性,且能够有效处理背景杂乱及遮挡问题。
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关键词
工业机器人
遮挡物体
多层特征融合
混合注意力
位姿估计
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Keywords
industrial robot
blocking object
multilayer feature fusion
mixed attention
pose estimation
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于FP-Growth的图上随机游走推荐方法
被引量:1
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作者
卞梦阳
杨青
张敬伟
张会兵
钱俊彦
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机构
桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室
桂林电子科技大学广西智能综合自动化高校重点实验室
桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第6期232-236,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(U1501252
61462017
+5 种基金
61363005)
广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118353
2014GXNSFAA118390
2014GXNSFDA118036)
广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目(YQ15110)
广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划资助
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文摘
推荐是促进诸如社交网络等应用活跃度的重要模式,但庞大的节点规模以及复杂的节点间关系给社交网络的推荐问题带来了挑战。随机游走是一种能够有效解决这类推荐问题的策略,但传统的随机游走算法没有充分考虑相邻节点间影响力的差异。提出一种基于FP-Growth的图上随机游走推荐方法,其基于社交网络的图结构,引入FPGrowth算法来挖掘相邻节点之间的频繁度,在此基础上构造转移概率矩阵来进行随机游走计算,最后得到好友重要程度排名并做出推荐。该方法既保留了随机游走方法能有效缓解数据稀疏性等特性,又权衡了不同节点连接关系的差异性。实验结果表明,提出的方法比传统随机游走算法的推荐性能更佳。
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关键词
社交网络
好友推荐
频繁项挖掘
随机游走
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Keywords
Social networks
Friends recommendation
Frequent item mining
Random walk
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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