ロバストな単一回転平均の再検討

Core Concepts

極端に多くの外れ値を効率的に処理するための新しい方法を提案する。

Abstract

この研究では、極端に多くの外れ値を効率的に処理できるロバストな単一回転平均法を提案しています。TLUDコストを最小化することで、ジオデシック距離の合計切り捨て最小二乗偏差（TLUD）コストを効率的に扱う方法が示されています。提案されたアルゴリズムは3つのステップで構成されており、入力回転ごとにポテンシャルな初期解として考慮し、切断コーダル偏差の合計が最も少ないものを選択します。次に、初期解を使用してインライアセットを取得し、そのコーダルL2平均値を計算します。最後に、この推定値から始めて、SO（3）上でWeiszfeldアルゴリズムを使用してインライアのジオデシックL1平均値を反復的に計算します。包括的な評価では、十分な数の正確なインライアが与えられた場合、我々の手法は99％までの外れ値に対して堅牢性があり、現在の最先端技術よりも優れています。

Stats

我々の手法は99%までの外れ値に対して堅牢性があります。
初期解とそれに対応するインライアセットが見つかった後、Weiszfeldアルゴリズムを使用してジオデシックL1平均値を取得します。
プロキシコスト（切断コーダル偏差）を最小化することで初期解Rinitが近似されます。

Quotes

"我々は99%までの外れ値に対して堅牢性があります。"
"初期解とそれに対応するインライアセットが見つかった後、Weiszfeldアルゴリズムを使用してジオデシックL1平均値を取得します。"
"プロキシコスト（切断コーダル偏差）を最小化することで初期解Rinitが近似されます。"

Key Insights Distilled From

Robust Single Rotation Averaging Revisited

by Seong Hun Le... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.05388.pdf

Deeper Inquiries

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