From fb3630276726f15224c6c2e0544760e06c04c793 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jiao77 <jiao77aizhaomm@gmail.com>
Date: Mon, 21 Jul 2025 00:15:34 +0800
Subject: [PATCH] delete some unreal contect.

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 docs/loss_function.md | 9 ---------
 1 file changed, 9 deletions(-)

diff --git a/docs/loss_function.md b/docs/loss_function.md
index 3cc2c60..0dd5865 100644
--- 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