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| 基于变分贝叶斯高斯混合噪声模型的机器人跨模态生成对抗网络 | |
| 作者姓名： | 熊鹏文 童小宝 宋爱国 刘小平 |
| 摘 要： | 多模态融合对于机械手充分感知外界环境至关重要,单一模态信息会限制机械手对物体的识别、抓取能力,而传统的跨模态数据生成方法生成的图像效果较差,导致多模态融合效果并不理想.为了解决跨模态生成的图像效果差和多模态融合的数据缺乏等问题,本文提出变分贝叶斯高斯混合条件生成对抗网络(BGM-CGAN)的跨模态多样性噪声数据生成式方... |
| 关 键 词： | 跨模态 变分贝叶斯高斯混合 条件生成对抗网络 |