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。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 17 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 148
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费信息。

项目预览

GraspGPT_public 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mkt1412
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
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★ 148
上线时间2023-08-16 00:00:00
代码更新2025-12-17
仓库体积338.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 148

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

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