研究者情報 | 神奈川大学

チョウ　ゼンシュン Zhang Shanjun 張　善俊所属神奈川大学情報学部計算機科学科神奈川大学大学院理学研究科理学専攻（情報科学領域）職種教授
言語種別	英語
発行・発表の年月	2022/08
形態種別	その他論文
査読	査読あり
標題	DGGCNN:An Improved Generative Grasping Convolutional Neural Networks
執筆形態	共著
掲載誌名	IEEE
掲載区分	国外
出版社・発行元	2022 Asia Conference on Advanced Robotics, Automation, and Control Engineering (ARACE)
巻・号・頁	pp.171-176
著者・共著者	Zhenyu zhang,Junqi Luo,Jiyuan Liu,Mingyou Chen,Shanjun Zhang,Liucun Zhu
概要	In this paper, a depth generative grasping convolutional neural networks (DGGCNN) is proposed. A modified convolutional neural network architecture is designed to output the grasp quality, angle and width of the target. A novel loss function is also defined to further optimize the training quality of the network. The Cornell dataset is then used to train the network.