对于机械臂视觉来说，rgb/rgbd输入，物体位姿势识别精度能达到1mm吗？
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:根据参考资料中的描述，可以使用深度敏感卷积神经网络和深度敏感空间金字塔池化模块来实现对物体位姿的准确识别，并且可以达到1mm的精度水平。以下是具体的解决方案：
数据准备：收集RGB和深度图像数据作为输入数据，同时也需要标注每个物体对应的位姿信息作为训练数据。
深度敏感卷积神经网络：根据段落7中的描述，构建深度敏感卷积神经网络。其中，使用深度信息对标准卷积核进行加权处理，以增强对深度信息的感知能力。具体的实现方式可以参考段落7中的公式和图示。
深度敏感平均池化：在卷积网络的最后一层添加深度敏感平均池化模块，以高亮显示与中心像素深度相似的像素点，从而提高对物体边缘特征位置的精度。
深度敏感空间金字塔池化模块：在卷积网络的特定层添加深度敏感空间金字塔池化模块，利用不同采样率的深度敏感空洞卷积核对特征图进行不同稀疏程度的采样，以捕捉不同尺度目标的特征与上下文信息。然后对多尺度通道进行全局池化操作和降维处理，最后采用求和融合的方式对四个多尺度通道的结果进行融合，生成语义分割预测特征图。
训练和优化：使用准备好的训练数据对网络进行训练，并使用相关优化算法进行参数调节，以提高网络的准确性和精度。
测试和评估：使用测试数据对训练好的网络进行测试，并评估其对物体位姿的准确识别能力。根据具体需求，可以使用不同的评估指标来衡量网络的性能，如IOU（Intersection over Union）等。
需要注意的是，以上只是一种可能的解决方案，具体的实现还需要根据实际情况进行调整和优化。另外，以上解决方案暂未包含具体代码实现，如果需要代码实现的话，请提供更多详细信息以便进行进一步讨论和编写代码。