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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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