基于改进YOLOv5的两阶段抓取检测算法

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摘 要：针对复杂场景中机器人的无序抓取需要，提出一种两阶段的抓取检测算法。改进YOLOv5的网络模型，在多尺度特征融合上将浅层位置信息和深层语义信息进行注意力融合，提高多尺度目标的检测能力；将排斥因子引入损失函数中，提高了模型在遮挡环境下的鲁棒性；在目标检测后对抓取目标边界框进行裁切处理，避免了抓取检测过程中其余目标的干扰；改进抓取检测算法，引入CSP结构和注意力机制，提高了模型的特征提取能力。（剩余8446字）

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