D:\programfiles\miniconda\envs\py38torch_gpu\python.exe C:/Users/liqiang/Desktop/LapDepth/train.py --batch_size 8 --dataset KITTI --data_path ./datasets/KITTITraceback (most recent call last):File "C:

​作为检测定位分支的重要组成部分，边界框回归损失在目标检测任务中起着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑GT框和预测框之间的几何关系，通过相对位置和框形来计算损失，而忽略边界框的固有属性（如边界框的形状和尺寸）对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足，本文提出了一种关注边界框自身形状和尺寸的边界框回归方法。首先，分析了边界框的回归特性，并发现边界框自身的形状和尺寸因素将对回归结果产生影响。基于

在安装好Anaconda后，在miniconda或者Anaconda环境里安装opencvopencv的版本号有versions: 3.4.0.14, 3.4.8.29, 3.4.9.31, 3.4.9.33, 3.4.10.35, 3.4.10.37, 3.4.11.39, 3.4.11.41, 3.4.11.43, 3.4.11.45, 3.4.13.47, 3.4.14.51, 3.4.14

In file included from /usr/local/include/ceres/internal/parameter_dims.h:37,from /usr/local/include/ceres/internal/autodiff.h:151,from /usr/local/include/ceres/autodiff_cost_function.h:130,from /usr/l

在进行位姿图优化时候，如果出现g2o_viewer: command not found，说明你的g2o_viewer并没有安装上，打开你之前安装的g2o文件夹，打开bin文件夹，如果没有找到g2o_viewer，说明没有安装上（下图是已经安装好的）。 如果还没有安装g2o的，请参照我之前写的博客：Ubuntu18.04安装Ceres和g2o库_nudt一枚研究生-CSDN博客一、ceres安装：

Ipopthttps://github.com/coin-or/IpoptOverview - NLopt DocumentationNonehttps://nlopt.readthedocs.io/en/latest/【论文阅读1】SLAM++: SLAM at the Level of Objects - 知乎去年读了不少论文，但是感觉还是记录下来印象更深刻一些。就在知乎记录吧，内容基本都是是

在编译这个例子时候，会产生报错，接下来我们用具体命令进行编译，首先进入到rgbd文件夹下：mkdir buildcd buildcmake ..make -j4error1:CMakeFiles/joinMap.dir/joinMap.o: In function `main':joinMap.cpp:(.text+0x17b): undefined reference to `cv::imrea

D:\programfiles\miniconda\envs\py38torch_gpu\python.exe C:/Users/liqiang/Desktop/PyTorch_YOLOv3/train.py --data_config config/coco.data --pretrained_weights weights/darknet53.conv.74Traceback (most re

D:\programfiles\miniconda\envs\py38torch_gpu\python.exe C:/Users/liqiang/Desktop/handpose_x-master/onnx_inference.pyTraceback (most recent call last):File "C:/Users/liqiang/Desktop/handpose_x-master/o

D:\programfiles\miniconda\envs\py38torch_gpu\python.exe C:/Users/liqiang/Desktop/yolov5_pytorch/Yolov5-on-Flask-master/app.pyTraceback (most recent call last):File "C:/Users/liqiang/Desktop/yolov5_pyt