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

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

D:\programfiles\miniconda\envs\py38torch_gpu\python.exe C:/Users/liqiang/Desktop/template-matching-ocr/ocr_template_match.pyTraceback (most recent call last):File "C:/Users/liqiang/Desktop/template-ma

orb_cv.cpp#include <iostream>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>//特征点头文件，处理特征点信息#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>//opencv gui头文件#i

💡 🎈🎄🎋🎍🎉🎑🎫🎞🎪🎁🎎🧵🛒🧶🥽🏅🥉🥇🥇🏅🏆🏆🥉损失函数shape_iou本文使用的YOLOv5版本为v7.0，YOLOv8、YOLOv9均为最新版本。默认的损失函数为CIOU。shape_iou论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.17663.pdf​

点云查看工具CloudCompare安装:方法1：命令行安装：sudo snap install cloudcompare安装完成后，可以将 ccViewer和CloudCompare添加到任务栏里，也可以使用下面的命令行打开：打开ccViewer：cloudcompare.ccViewer打开CloudCompare：cloudcompare.CloudCompare方法2：在软件中心中进行安装

💡 🎈🎄🎋🎍🎉🎑🎫🎞🎪🎁🎎🧵🛒🧶🥽🏅🥉🥇🥇🏅🏆🏆🥉损失函数inner_iou本文使用的YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9版本均为最新版本。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.02877.pdf​