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如何确定两个矩形是否与左上角和右下角的点相交？

确定两个矩形是否与左上角和右下角的点相交，可以通过以下步骤进行判断：

确定矩形A和矩形B的左上角和右下角的点坐标，分别记为(Ax1, Ay1)、(Ax2, Ay2)和(Bx1, By1)、(Bx2, By2)。
判断两个矩形是否相交的条件是：矩形A的右下角的点的x坐标大于等于矩形B的左上角的点的x坐标，且矩形A的左上角的点的x坐标小于等于矩形B的右下角的点的x坐标，同时矩形A的右下角的点的y坐标大于等于矩形B的左上角的点的y坐标，且矩形A的左上角的点的y坐标小于等于矩形B的右下角的点的y坐标。
如果满足上述条件，则两个矩形相交；否则，两个矩形不相交。

这种方法适用于任意大小的矩形，并且可以通过简单的比较运算进行判断。在实际应用中，可以将该方法用于碰撞检测、图形处理等场景。

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继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2018的CornerNet，全称为：Detecting Objects as Paired Keypoints 。论文原文和代码见附录链接。

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漫画：动态规划系列第五讲

在上一篇中，我们通过分析，顺利完成了“三角形最小路径和”的动态规划题解。在本节中，我们继续看一道相似题型，以求能完全掌握这种“路径和”的问题。话不多说，先看题目：

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在做项目的过程中，标记数据是记录每个 bounding box 的左上角和右下角坐标。因为用到了数据增强，所以我有了一个疑虑：

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