首先确保你安装ROS-Indigo。 1.创建工作空间： $ mkdir -p ~/ros_ws/src $ source /opt/ros/indigo/setup.bash # 添加环境变量，如果添加到.barsh文件中的话这一步可忽略。 2.编译安装： $ cd ~/ros_ws $ catkin_make $ catkin_make instal…

一、新建ROS工作空间并编译 mkdir -p baxter_ws/src cd ~/baxter_ws/src catkin_init_workspace cd ~/baxter_ws catkin_make source devel/setup.bash echo "source ~/baxter_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc echo $ROS_PACKAGE_PATH二、安装Baxter SDK …

文章目录 1 创建Baxter机器人工作站2 Baxter机器人仿真2.1 打开Gazebo2.2 双臂使用2.3 摄像头使用2.3.1 Baxter上的摄像头 2.4 夹具使用2.5 机器人头部2.6 rviz 3 真实Baxter机器人使用3.1 连接Baxter3.2 使用MoveIt ! 控制机器人 参考资料 1 创建Baxter机器人工作站 具体操作…

作者 | aipiano CSDN 编辑 | 3D视觉开发者社区 导读 Kinect作为微软推出的XBOX360体感周边外设，具有获取深度信息的能力。但由于Kinect自身RGB摄像头分辨率有限，其清晰度也略低，对于较高要求的开发者来说不够适用。因此，很多开发者…

1.硬件 1个 Baxter Research Robot1台PC机或笔记本，安装好Ubuntu系统（推荐Ubuntu16.04安装ROS kinetic）1个无线路由器（千兆网口）2根网线2.安装Baxter SDK # 1.创建ROS工作空间 mkdir -p ~/ros_ws/src# 2.source ROS # 在每次打开终端时，都先要运行source ROS命令才能运行…

1. 目的 1.1 了解Gazebo 的安装与基本使用 1.2 使用Gazebo 对机器人控制进行仿真学习 2. 实验条件 电脑一台（安装Ubuntu16.04 系统、ROS kinetic系统、可连接互联网） 3. 内容 本次实验使用gazebo 对Baxter机器人进行仿真，通过配置软件相…

在刚开始部署及测试SpringBoot打包的jar包时，常会将jar包抛到服务器上，直接运行 java -jar 命令来启动。但这样的话，该会话的终端窗口如果中断，程序也会挂掉，所以我们会采用nohup和&组合命令来操作。 使用nohup运…

参考链接：nohup不输出nohup.out日志信息 nohup和&后台运行，进程查看及终止 常规用法：联合使用nohup和&让进程后台运行 1.nohup 用途：不挂断地运行命令。 语法：nohup Command [ Arg ...] [&] 　　无论是否…

nohup 一、【解释】 不挂断地运行命令。no hangup的缩写，意即“不挂断”。一般理解&记住一个命令最简单的方法是记住它是什么缩写，就自然理解了这个命令。 nohup运行由 Command参数和任何相关的 Arg参数指定的命令，忽略所有挂断&#xf…

nohup 英文全称 no hang up（不挂起），用于在系统后台不挂断地运行命令，退出终端不会影响程序的运行。 nohup 命令，在默认情况下（非重定向时），会输出一个名叫 nohup.out 的文件到当前…

1、在需要运行的jar包同级目录下建立启动脚本文件： 文件内容： #! /bin/bash#注意：必须有&让其后台执行，否则没有pid生成 jar包路径为绝对路径nohup java -jar /usr/local/testDemo/jdkDemo-0.0.1-SNAPSHOT.jar >/usr/lo…

Connectionist Temporal Classification https://sunnycat2013.gitbooks.io/blogs/content/posts/ctc/learning-ctc.html 因为最近做了一些用连续标签做文字识别标签任务的工作，对 ctc 有了一些了解，在此记录一下。 在学习 CTC 的时候，也看了…

前言 本片博客主要学习了CTC并在动态规划求CTC loss的理解上学习了这篇博客   由于在看的过程中，还是花了很长时间反复推敲作者的理解，因此在这边用更加简单的话来解释一下CTC loss 背景 在OCR光学字符识别，语音识别，文本生成等…

1 CTC loss出现的背景 在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e’, 而其ground truth…

最近一直在做手写体识别的工作，其中有个很重要的loss那就是ctc loss，之前在文档识别与分析课程中学习过，但是时间久远，早已忘得一干二净，现在重新整理记录下 本文大量引用了- CTC Algorithm Explained Part 1&#xff…

目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的…

CTC算法 在语音识别或文字识别任务上，输入的语音或图像与输出的文字很难构建精准的映射关系。形式化的描述如下：   CTC算法旨在解决输入与输出对应对齐的问题。 1、CTC对齐方法 直接去重   输入一段语音或图像，RNN输出预测每个位置的预…

(以下内容搬运自 PaddleSpeech) Derivative of CTC Loss 关于CTC的介绍已经有很多不错的教程了，但是完整的描述CTCLoss的前向和反向过程的很少，而且有些公式推导省略和错误。本文主要关注CTC Loss的梯度是如何计算的，关于CTC的介绍这里不做过多赘述，具体参看文末参考。 …

前言：理解了很久的CTC，每次都是点到即止，所以一直没有很明确，现在重新整理。 定义 CTC (Connectionist Temporal Classification)是一种loss function 对比 传统方法 在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训…

转载本文请注明出处：https://xiaodu.io/ctc-explained 作者：yudonglee 现实应用中许多问题可以抽象为序列学习（sequence learning）问题，比如词性标注（POS Tagging）、语音识别（Speech…