文件名称：GIGA:PyTorch官方实施了负担能力和几何形状之间的协同作用
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更新时间：2024-05-06 09:28:00
robotics grasping 3d-reconstruction robot-learning affordance
负担能力和几何之间的协同作用：通过隐式表示法进行6*度抓取检测 ，， ，， | 介绍 GIGA（通过隐式几何和Affordance进行抓握检测）是一个网络，可共同检测6个*度抓握姿势并重建3D场景。 GIGA利用深层的隐式函数（一种连续且高效存储的表示形式）的优势，可以对这两项任务进行有区别的训练。 GIGA将场景的截断符号距离函数（TSDF）表示作为输入，并预测用于抓握能力和3D占用率的局部隐式函数。 通过使用握持中心候选者查询负担暗示功能，我们可以获取这些中心的握持质量，握持方向和握持器宽度。 GIGA在通过物理模拟生成的合成抓取数据集上接受了训练。 安装 创建一个conda环境。 在安装软件包列表。 然后安装torch-scatter以下，基于pytorch版本和cuda版本。 转到根目录并使用pip在本地安装项目 pip install -e . 通过运行python s