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Efficient Algorithms for Maximum Consensus Robust Fitting
IEEE Transactions on Robotics ( IF 7.8 ) Pub Date : 2020-02-01 , DOI: 10.1109/tro.2019.2943061 Fei Wen , Rendong Ying , Zheng Gong , Peilin Liu
IEEE Transactions on Robotics ( IF 7.8 ) Pub Date : 2020-02-01 , DOI: 10.1109/tro.2019.2943061 Fei Wen , Rendong Ying , Zheng Gong , Peilin Liu
Maximum consensus robust fitting is a fundamental problem in many computer vision applications, such as vision-based robotic navigation and mapping. While exact search algorithms are computationally demanding, randomized algorithms are cheap but the solution quality is not guaranteed. Deterministic algorithms fill the gap between these two kinds of algorithms, which have better solution quality than randomized algorithms while being much faster than exact algorithms. In this article, we develop two highly efficient deterministic algorithms based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) and proximal block coordinate descent (BCD) frameworks. Particularly, the proposed BCD algorithm is guaranteed convergent. Furthermore, on the slack variable in the BCD algorithm, which indicates the inliers and outliers, we establish some meaningful properties, such as support convergence within finite iterations and convergence to restricted strictly local minimizer. Compared with state-of-the-art algorithms, the new algorithms with initialization from a randomized or convex relaxed algorithm can achieve improved solution quality while being much more efficient (e.g., more than an order of magnitude faster). An application of the new ADMM algorithm in simultaneous localization and mapping (SLAM) has also been provided to demonstrate its effectiveness. Code for reproducing the results is available online.1
中文翻译:
最大共识鲁棒拟合的高效算法
最大一致性鲁棒拟合是许多计算机视觉应用中的基本问题,例如基于视觉的机器人导航和地图绘制。虽然精确搜索算法在计算上要求很高,但随机算法很便宜,但无法保证解决方案的质量。确定性算法填补了这两种算法之间的空白,它们比随机算法具有更好的解质量,同时比精确算法快得多。在本文中,我们开发了两种基于乘法器交替方向法 (ADMM) 和近端块坐标下降 (BCD) 框架的高效确定性算法。特别是,所提出的 BCD 算法保证收敛。此外,关于 BCD 算法中的松弛变量,它表示内点和离群点,我们建立了一些有意义的属性,例如支持有限迭代内的收敛和收敛到严格限制的局部极小值。与最先进的算法相比,从随机或凸松弛算法初始化的新算法可以实现改进的解决方案质量,同时效率更高(例如,速度提高一个数量级以上)。还提供了新 ADMM 算法在同时定位和映射 (SLAM) 中的应用,以证明其有效性。重现结果的代码可在线获取。1 从随机或凸松弛算法初始化的新算法可以实现改进的解决方案质量,同时效率更高(例如,速度提高一个数量级以上)。还提供了新 ADMM 算法在同时定位和映射 (SLAM) 中的应用,以证明其有效性。重现结果的代码可在线获取。1 从随机或凸松弛算法初始化的新算法可以实现改进的解决方案质量,同时效率更高(例如,速度提高一个数量级以上)。还提供了新 ADMM 算法在同时定位和映射 (SLAM) 中的应用,以证明其有效性。重现结果的代码可在线获取。1
更新日期:2020-02-01
中文翻译:
最大共识鲁棒拟合的高效算法
最大一致性鲁棒拟合是许多计算机视觉应用中的基本问题,例如基于视觉的机器人导航和地图绘制。虽然精确搜索算法在计算上要求很高,但随机算法很便宜,但无法保证解决方案的质量。确定性算法填补了这两种算法之间的空白,它们比随机算法具有更好的解质量,同时比精确算法快得多。在本文中,我们开发了两种基于乘法器交替方向法 (ADMM) 和近端块坐标下降 (BCD) 框架的高效确定性算法。特别是,所提出的 BCD 算法保证收敛。此外,关于 BCD 算法中的松弛变量,它表示内点和离群点,我们建立了一些有意义的属性,例如支持有限迭代内的收敛和收敛到严格限制的局部极小值。与最先进的算法相比,从随机或凸松弛算法初始化的新算法可以实现改进的解决方案质量,同时效率更高(例如,速度提高一个数量级以上)。还提供了新 ADMM 算法在同时定位和映射 (SLAM) 中的应用,以证明其有效性。重现结果的代码可在线获取。1 从随机或凸松弛算法初始化的新算法可以实现改进的解决方案质量,同时效率更高(例如,速度提高一个数量级以上)。还提供了新 ADMM 算法在同时定位和映射 (SLAM) 中的应用,以证明其有效性。重现结果的代码可在线获取。1 从随机或凸松弛算法初始化的新算法可以实现改进的解决方案质量,同时效率更高(例如,速度提高一个数量级以上)。还提供了新 ADMM 算法在同时定位和映射 (SLAM) 中的应用,以证明其有效性。重现结果的代码可在线获取。1