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⛄ 内容介绍
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.
⛄ 部分代码
function plotClass(X, label)
% Plot 2d/3d samples of different classes with different colors.
[d,n] = size(X);
if nargin == 1
label = ones(n,1);
end
assert(n == length(label));
color = 'brgmcyk';
m = length(color);
c = max(label);
figure(gcf);
clf;
hold on;
switch d
case 2
view(2);
for i = 1:c
idc = label==i;
% plot(X(1,label==i),X(2,label==i),['.' color(i)],'MarkerSize',15);
scatter(X(1,idc),X(2,idc),36,color(mod(i-1,m)+1));
end
case 3
view(3);
for i = 1:c
idc = label==i;
% plot3(X(1,idc),X(2,idci),X(3,idc),['.' idc],'MarkerSize',15);
scatter3(X(1,idc),X(2,idc),X(3,idc),36,color(mod(i-1,m)+1));
end
otherwise
error('ERROR: only support data of 2D or 3D.');
end
axis equal
grid on
hold off
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 陆湛, 赵智, 余卫宇. 一种基于高斯混合模型和变分贝叶斯的粒子滤波方法:, 2020.
[2] 贺俊宾, 周嘉铭, 陈岳飞,等. 基于变分贝叶斯高斯混合模型的自适应不均衡数据综合采样[J]. 计量科学与技术, 2020(010):000.
[3] 熊鹏文童小宝宋爱国刘小平. 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[J]. 中国科学F辑, 2021, 051(001):104-121.
[4] 赵晓莎. 基于贝叶斯阴阳机的高斯混合模型在手写在线签名识别中的应用[D]. 华东理工大学, 2015.
