SLAM基礎- 題目：outlier+魯棒核、RANSAC
在VSLAM中，我們假定給出的對應集{x-x'},然後去計算相機的運動估計，但是由於噪聲的影響，錯誤的匹配導致很差的估算效果採用2種方法減少這個錯誤匹配影響，選擇那些正確的匹配進行估計（RANSAC）和降低那些錯誤匹配的權重（魯棒核函數）兩者區別是： RANSAC方法進行模型估計，實際上分了兩步，首先選出局內點，然後再進行一步優化。魯棒核函數只需要一步，直接優化求解模型參數，通過降
相關文章
- 1. RANSAC魯棒參數估計
- 2. 【計算機視覺】Lecture 15：魯棒估計：RANSAC
- 3. 魯棒分析
- 4. 魯棒性
- 5. 魯棒PCA簡介
- 6. 魯棒性遷移
- 7. 魯棒圖（Robustness Diagram）
- 8. 噪聲魯棒性
- 9. SLAM基礎（二）
- 10. 魯棒H∞控制梳理
- 更多相關文章...
- • R 語言基礎 - R 語言教程
- • Kotlin 基礎語法 - Kotlin 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. RANSAC魯棒參數估計
- 2. 【計算機視覺】Lecture 15：魯棒估計：RANSAC
- 3. 魯棒分析
- 4. 魯棒性
- 5. 魯棒PCA簡介
- 6. 魯棒性遷移
- 7. 魯棒圖（Robustness Diagram）
- 8. 噪聲魯棒性
- 9. SLAM基礎（二）
- 10. 魯棒H∞控制梳理