010TP：实际正类预测为正类的数量；FN：实际正类预测为负类的数量；1FP：实际负类预测为正类的数量；TN：实际负类预测为负类的数量T=True，F=False，表示是否预测正确；P=Positive，N=Negative，表示预测结果是正类还是负类。精确率（被预测为正例的示例中实际为正例的比例）： precision=aa+c=TPTP+FPprecision = \frac{a}{a+c}=

对于VMRD数据集：https://gr.xjtu.edu.cn/zh/web/zeuslan/dataset，其中：目标识别是xml格式标注；抓取位置检测是txt格式标注；xml格式标注结果可视化import xml.etree.ElementTree as ETimport os, cv2xml_file = 'C:/Users/00/Desktop/VMRD V2 fixed/Annotat

前言基于视觉的机器人抓取过程中的三个关键任务，即目标定位、目标姿态估计和抓取估计：目标定位任务包括无分类的目标定位、目标检测和目标实例分割目标姿态估计任务主要是对6D目标姿态进行估计抓取估计任务包括二维平面抓取方法和6自由度抓取方法机器人抓取涉及检测、分割、姿态估计、抓取点检测、路径规划等任务，本文主要介绍这些任务的评估标准。目标检测目标检测领域主要使用IOU这一标准来评估Predict Box与

01 正运动学：DH表示法1955年, Denavit和Hartenberg在“ASME Journal of Applied Mechanic”发表了一篇论文,这篇论文介绍了一种机器人表示和建模的方法,并导出了它们的运动方程,目前已成为机器人表示表示和机器人运动建模的标准方法Denavit-Hartenberg（D-H）模型表示了对机器人连杆和关节进行建模的一种非常简单的方法,可用于任何机器人构

可以使用rqt工具查看rosrun rqt_topic rqt_topic在话题名称前面选中就可以查看话题的type/频率以及发布的信息感觉这个要比直接在命令行rostopic查看方便一点

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文献应用在参考文献部分，对各文献进行编号在正文中，将鼠标光标移到 要插入的部分 选择引用->交叉引用->选择需要插入的文献->插入更改参考文献顺序如果只是在某一篇前面在加一篇，则回车直接增加一个序号即可，但需要注意的是 已经引用的文献，其序号与文献题目相对位置应该保持不变例如：[1] A[2] B想变成：[1] A[2] C[3] B则应...

char s1;//s1是指向字符串的指针char s2[ ];//s2是字符类型的一维数组string s3;//s3是string类的对象关于char[]和char的区别主要在于赋值和大小，具体可以参考https://www.cnblogs.com/leixiaojun/articles/10591938.html在具体使用上...

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几种特殊情况注意点long long两个限制条件以及只能取整数点带来的一些问题，比如特殊情况x=r几个问题二分查找的收敛问题：mid=min全局变量报错 left、right变量是否有问题？引用和形参传递怎么用函数，而不是把面积计算放入代码里测试数据1000 10 1 4 1答案：21000 10 1 5 1答案：31000 20 1 4 18 1 4 ...