l-曲线matlab代码-lcnn_batch_processing:该代码已针对项目进行了修改

l-曲线矩阵代码运行批处理程序，只需导航到demo.py文件所在的目录，并写上“ python demo.py -d 0 config / wireframe.yaml config / 190418-201834-f8934c6-lr4d10-312k.pth.tar图片在终端 L-CNN —端到端线框解析 该存储库包含该论文的官方PyTorch实现： ，，。 ICCV 2019 。 介绍 是一个概念简单却有效的神经网络，用于从给定图像中检测线框。 它在很大程度上优于以前的最新线框和线检测器。 我们希望该存储库可以作为该领域未来研究的易于复制的基准。 主要结果 定性措施 神经网络 地面真相 在本文中可以找到更多随机抽样的结果。 量化措施 下表报告了上的几个线框和线检测器的性能指标。 上海科技（sAP 10 ） 上海科技（AP H ） 上海科技（F H ） 上海科技（mAP J ） / 52.0 61.0 / 24.4 69.5 77.2 23.3 5.1 67.8 72.6 40.9 神经网络 62.9 82.8 81.2 59.3 精确调用曲线 代码结构 下面是每个文件功能的快速概