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新闻不重要,看图才是正事2、散度損失在訓練模型的過程中,已知物體真實位姿,則可以定義目標位姿分布。
新闻不重要,看图才是正事此時可以計算散度作為訓練網絡所用的損失函數(因固定,也可以理解為交叉熵損失函數)。
新闻不重要,看图才是正事在目標趨近於函數的情況下,基於散度的損失函數可以簡化為以下形式:如對其求導則有:可見,該損失函數由兩項構成,第一項(記作)試圖降低位姿真值的重投影誤差,第二項(記作)試圖增大預測位姿各處的重投影誤差。
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