GraspGPT_public

从图像直接预测机器人抓取姿态，快速复现SOTA抓取模型。

GraspGPT_public 是 GraspGPT 和 FoundationGrasp 模型的官方代码实现，专注于机器人抓取领域。它解决的是机器人如何根据视觉输入准确预测抓取姿态的问题，核心能力包括从单张RGB-D图像生成高质量抓取候选框，并支持抓取置信度评估。项目基于深度学习，提供训练和推理代码，可复现论文中的实验结果。对于机器人操作、自动化分拣等场景，它提供了一个开箱即用的抓取检测基线，降低了该领域的研究门槛。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 149

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队mkt1412

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/mkt1412/GraspGPT_public

定价模式free

价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费信息。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型deep-neural-networks,grasp-planning,large-language-models,pytorch,task-oriented-grasp

GitHub 星标★ 149

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-08-16 00:00:00

最近更新2026-08-13 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

官方实现，代码与论文对应，适合复现和对比实验
支持RGB-D输入，输出抓取框和置信度，实用性强
模型设计模块化，易于替换骨干网络或损失函数

不足之处

文档/社区待观察，项目早期，使用教程和讨论较少
依赖特定数据集和预训练权重，迁移到新场景需额外适配

适用场景

机器人抓取研究：快速搭建抓取检测基线
工业分拣：从视觉传感器数据实时规划抓取
学术竞赛：作为基础模型参与抓取挑战赛

替代项目

GraspNet-1Billion、anygrasp、Contact-GraspNet

项目介绍

GraspGPT_public 是计算机视觉领域的开源项目，由 mkt1412 开发，2023 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 447 个项目，GitHub 星标数为 149。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-13。代码公开，可自行部署使用，无收费信息。

它主要面向的使用场景是：机器人抓取研究：快速搭建抓取检测基线。同类可对比的替代方案包括 GraspNet-1Billion、anygrasp、Contact-GraspNet。

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