從候選評分到像素級生成，機械手臂抓取偵測的論文導讀。
GG-CNN 論文導讀：用像素級生成取代候選抓取評分
GG-CNN 把機械手臂抓取偵測從「產生大量候選抓取再逐一評分」改成「直接生成整張像素級抓取地圖」，讓抓取偵測能以 50Hz 即時執行，並支援閉迴路抓取。
GGCNN2 論文導讀：用空洞卷積擴大感受野的即時抓取網路
GGCNN2 是 GG-CNN 的改良版，透過 MaxPooling、Dilated Convolution 與 Bilinear Upsampling 擴大有效感受野、消除反卷積棋盤格偽影，在幾乎不犧牲推論速度的前提下提升抓取精度。附完整 PyTorch 原始碼對照。