提出了一種通過試錯預測抓取位置的方法，他們訓練了一個基于CNN的分類器來估計給定一個輸入圖像塊的不同抓取方向的抓取可能性。提出了一個由抓取區域建議組件和機器人抓取檢測組件組成的網絡。

在目標對象被定位以后，利用基于關鍵點對應算法便可以將抓取點從模型庫中存在的相似維模型上轉移到當前的局部對象中。提出了一種基于分類法的方法，該方法將對象劃分為各個類別，每個類別均存在對應的抓取規范。提出了一種基于局部的抓取規劃方法，用于生成適用于多個已知目標對象的抓取，根據物體的形狀和體積信息對物體模型進行分割，并對目標零件標記語義信息和抓取信息。其還提出了一種抓取可轉移性的度量方法，用于評估在同一對象類別中的新物體的抓取成功率，如圖1-12所示。提出了一種將抓取構型從先前的示例對象轉移到新目標上的方法，該方法假設新對象和示例對象具有相同的拓撲結構和相似的形狀。他們考慮幾何形狀和語義形狀特征對對象進行維分割，利用主動學習算法為示例對象的每個部分計算一個抓取空間，并為新對象在模型部分和相應的抓取之間建立雙射接觸映射。

所屬分類（商家自定義分類）；折疊什么是Web數據抓??？Web數據抓?。╓eb scraping，也叫Web數據采集）指的是批量、快速從網站上提取信息的一種計算機軟件技術。Web數據抓取程序模擬的行為，能將可以在上顯示的任何數據提取出來，因此也稱為屏幕抓?。⊿creen scraping）。Web數據抓取的最終目的是將非結構化的信息從大量的網頁中抽取出來以結構化的方式存儲（CSV、JSON、XML、ACCESS、SQLITE、MSSQL、MYSQL等等）。

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