一种基于触觉引导的扩散自适应融合的物体识别方法

本发明涉及计算机视觉领域技术领域，公开了一种基于触觉引导的扩散自适应融合的物体识别方法，采集视觉和触觉数据作为离线训练好的基于触觉引导的扩散自适应融合的物体识别模型的输入，视觉数据和触觉数据各自经过一个特征提取网络，获得的特征各自经过一个带有自适应dropout算法的全连接层以及进行reshape操作，获得的视觉特征与触觉特征通过视觉‑触觉融合模块、带有自适应dropout算法的全连接层和全连接层，获得物体识别结果以及置信度。本发明充分利用了视觉信息和触觉信息各自的独特优势，促进两种感知模式的有效集成，保证了模型在面对确定性高的样本时的决策精度，又增强了其在不确定性环境下的探索能力和鲁棒性。