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2025-07-21 00:15:34 +08:00
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--- a/docs/loss_function.md
+++ b/docs/loss_function.md
@@ -118,15 +118,6 @@ $$L_{\text{total}} = L_{\text{det}} + L_{\text{desc}}$$
 | L_sparse | 稀疏性正则化 | 标量 | 稀疏特征约束 |
 | L_binary | 二值化特征距离 | 标量 | 几何边界保持 |

-## 7. 实验验证
-
-### IC版图性能提升（相比原版）
- **重复结构识别**：准确率提升15-20%
- **几何一致性**：90度旋转下保持度 >95%
- **稀疏性**：有效特征点比例提升30%
- **二值化鲁棒性**：对光照变化完全不变
- **几何vs纹理**：成功学习几何结构描述子，纹理敏感度降低80%
-
 ### 关键优势总结
 1. **几何结构学习**：强制网络提取几何边界而非纹理特征
 2. **曼哈顿适应性**：专门针对水平和垂直结构优化