論文の概要: Learning to Solve Hard Minimal Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03424v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 23:51:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-09 04:18:58.702425
- Title: Learning to Solve Hard Minimal Problems
- Title（参考訳）: 難解な最小問題を解くための学習
- Authors: Petr Hruby, Timothy Duff, Anton Leykin, Tomas Pajdla
- Abstract要約: 本稿では,RANSACフレームワークにおける厳密な幾何最適化問題の解法を提案する。
難解な最小の問題は、元の幾何最適化問題を多くの急激な解を持つ最小の問題に緩和することから生じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.117371161379209
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an approach to solving hard geometric optimization problems in the
RANSAC framework. The hard minimal problems arise from relaxing the original
geometric optimization problem into a minimal problem with many spurious
solutions. Our approach avoids computing large numbers of spurious solutions.
We design a learning strategy for selecting a starting problem-solution pair
that can be numerically continued to the problem and the solution of interest.
We demonstrate our approach by developing a RANSAC solver for the problem of
computing the relative pose of three calibrated cameras, via a minimal
relaxation using four points in each view. On average, we can solve a single
problem in under 70 $\mu s.$ We also benchmark and study our engineering
choices on the very familiar problem of computing the relative pose of two
calibrated cameras, via the minimal case of five points in two views.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,RANSACフレームワークにおける厳密な幾何最適化問題の解法を提案する。
難解な最小の問題は、元の幾何最適化問題を多くの急激な解を持つ最小の問題に緩和することから生じる。
我々のアプローチは、多数の突発解の計算を避ける。
我々は,問題の解法と解法を数値的に継続できる開始問題解決ペアを選択するための学習戦略を設計する。
RANSACソルバを3つのキャリブレーションされたカメラの相対的なポーズを各ビューの4点を用いて最小限の緩和により計算する手法を提案する。
平均して、1つの問題を 70$\mu s 以下で解くことができる。
さらに私たちは、2つのキャリブレーションされたカメラの相対的なポーズを、2つのビューで5ポイントの最小限のケースで計算することで、エンジニアリングの選択をベンチマークし、調査しています。
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