GraspNet-Basic
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简介：
GraspNet-Basic是一个基于大规模3D物体数据集的抓取合成模型，用于训练和评估机器人在未知环境中的物体抓取能力。
感谢该代码的主要部分是从克隆的，并将其应用于了我的项目。以下是原始自述文件。
GraspNet基准“ GraspNet-1Billion：通用对象抓取的大规模基准”的基准模型（CVPR 2020）。
我们的基准模型检测到的前50个抓地力。
要求：
- Python 3
- PyTorch 1.6
- Open3d的0.8
- TensorBoard 2.3
- NumPy科学枕头tqdm
安装步骤：
获取代码。
```
git clone https://github.com/graspnet/graspnet-baseline.git
cd graspnet-baseline
```
通过Pip安装软件包。
```
pip install -r requirements.txt
```
编译并安装pointnet2运算符（代码从改编而成）。
```
cd pointnet2
python setup.py build develop
```
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