《表1 不同学习率下的误差大小》

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《位姿估计自适应学习率的改进》

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本文的实验背景为目标位姿估计[27-29]，研究不同的学习率对位姿精确度和模型收敛性的影响。本文引入数据集PASCAL VOC对模型进行预训练，减少图片背景在训练过程中对模型的影响。训练轮数设置为200epoch，其中每隔5epoch进行一次测试，训练输出结果如表1所示，其中表1的结果为200epoch测试数据。此外在实验中引入AdaGrad和AdaDec学习率在同一实验中与AdaRecur做对比，验证本文算法的效果和性能。实验配置为CPU i5-8300H、显卡GTX 1050Ti、内存8G。