该论文提出的深度卷积网络是基于Res2Net特征提取网络和金字塔池化模块，解决物体检测中的多尺度问题，通过简单的改变网络连接，在基本不增加原有模型计算量的情况下，可以大幅度提升小物体和对存在目标物体被部分遮挡时的检测性能。
以芥末酱瓶为抓取对象。下图显示了机械臂抓取的四个主要过程。一是位姿估计，估计出目标物体位姿；二是驱动机械臂和机械爪到达待抓取姿态；三是驱动机械臂到达目标位置，并抓取目标物体；四是放置目标物体到指定位置；最后回位到初始姿态，即位姿估计的查看抓取场景时的姿态，本次实验结束。随后，随机更换目标物体位姿，进行第二次抓取。
