本发明涉及机器人视觉触觉融合技术领域,具体涉及到一种自适应特征加权的视触融合物体分类方法。本发明采用轻量化的网络模型分别提取每个物体的视觉特征和触觉特征,然后将特征提取后的视觉特征向量和触觉特征向量利用通道注意力模块来实现特征的自适应加权融合,减少了特征信息的冗余,大大提高了物体分类的效率,该方法不仅可以有效的利用物体的视觉特征和触觉特征,而且可以在网络参数量较少的情况下实现对物体的精准分类,与其他方法相比,该方法可以有效降低对显存的需求,提升了分类速度,节约了成本。
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📂 G06F18_2415
👤 齐鲁工业大学
📅 2021-12-15