捆绑调整Bundle Adjustment(最速下降法、牛顿法、Levenberg-Marquartdt法)

最新推荐文章于 2025-07-04 11:14:01 发布
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#LM法 #捆绑调整 #最速下降法 #牛顿法

Levenberg-Marquardt(LM算法)的理解
weixin_44492024的博客
03-03 2555
谈一下对SLAM中least square的理解1. convex optimization1.1 convex set1.2 convex function1.3 optimization problem1.4 convex optimization2. SLAM Bundle Adjustment1.5 Duality2.1 Gauss Newton's method2.2 LM法2.3 Re...
梯度下降、牛顿法、高斯牛顿&L-M算法比较
OORRANNGGE的博客
05-30 9090
本文梳理一下常见的几种优化算法：梯度下降法，牛顿法、高斯-牛顿法和L-M算法，优化算法根据阶次可以分为一阶方法（梯度下降法），和二阶方法（牛顿法等等），不同优化算法的收敛速度，鲁棒性都有所不同。一般来讲，二阶方法要比一阶方法有更快的收敛速度。 梯度下降法 梯度下降法是一种简洁直观的寻找极小值的迭代算法，它总是沿着负梯度方向进行搜索，直到梯度为0才收敛。它的迭代公式为： xk+1=xk−αf′(xk...
bundle-adjustment:捆绑调整，用于近距离摄影测量
05-03
捆绑调整 摄影测量 摄影测量法是一种通过从拍摄的图像中分析平面坐标来获得被观察对象的空间坐标的技术。 共线性方程式产生了平面图像坐标（即观测值）与空间坐标（即要估算的参数）之间的函数关系。 如果观测值的数量超过了唯一地估计未知参数所需的观测值的数量，通常会进行最小二乘平差。 捆绑调整 在大多数摄影测量应用中，束调整可解决方程组的超定问题，并在一致的框架中产生空间坐标。 除空间坐标外，束调整还提供辅助参数，例如特定的相机参数和等距参数，也称为内部和外部方向。 在大多数软件包中，不会导出估计参数的完全填充的色散矩阵，而仅提供标准偏差。 因此，缺乏统计参数来评估调整的可靠性。 当然，有许多应用程序不需要这样的统计参数。 但是，少数应用程序需要进行严格的调整，并需要完全填充的色散矩阵-特别是如果将束调整的结果在以后的分析步骤中视为输入数据。 例如，在变形分析的框架中，需要分散参数才能获得可靠的测试
Bundle Adjust
z15f34的博客
05-18 338
参考链接把BA讲的很平白，非常浅显易懂，顺便把几个非线性优化的下降方法讲透，惊喜 参考链接： https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html
视觉SLAM中的Bundle Adjustment问题详解
Made In SQL
07-04 771
误差函数通常表示为： E = Σ||z_ij - π(R_iP_j + t_i)||² 其中π是相机投影模型函数。特点：最优值附近收敛快 利用二阶导数信息： Δx = -H⁻¹Jᵀ 优点：二次收敛性 缺点：需要计算和存储Hessian矩阵，计算量大。特点：初期收敛快，后期震荡 下降方向：d = -Jᵀ/||J||（负梯度方向） 缺点：在最优值附近出现锯齿形震荡，收敛速度慢。针对最小二乘问题的简化： 用JᵀJ近似Hessian矩阵 求解：(JᵀJ)Δx = -Jᵀf。
捆绑调整（码—opencv)
AAAA202012的博客
07-08 1875
理论知识参考于基于图像的三维重建—捆绑调整(6) 过程比较复杂，这里也不废话，直接上代码 ba_dense_vector.h #pragma once #include <cmath> #include <stdexcept> #include <vector> template <typename T> class DenseVector { public: DenseVector(void) = default; DenseVector(std::s
光束平差法（Bundle Adjust）
热门推荐
把习惯当成一种生活
11-25 1万+
光束平差法 代价函数 代价函数求解-Levenberg_Marquardt方法 代码实现 流程图光束平差法采用光束平差法对射影空间下的多个相机运动矩阵及非编码元三维结构进行优化。光束平差法一般在各种重建算法的最后一步使用。这种优化方法的最大特点是可以处理数据丢失情况并提供真正的最大似然估计。代价函数argminPi,Mi∑i=1k∑j=1nvijd(Q(Pj,Mi),mij)2\mathop{arg
bundle adjustment 详解
大橙子的博客
12-07 7945
bundle adjustment 的历史发展 bundle adjustment,中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark,其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色.目前大多数书籍或者参老文献将其翻译成"捆绑调整"是不太严谨的做法.bundle adjustment 最早是19世纪由搞大地测量学(测绘学科)的人提出来的,19世纪中期的时候，geodetics的学者就开始研究large scale triangulations（大型三角剖分）。20世纪中期，随着came.
列文伯格-马夸特法（Levenberg-Marquardt Method）有哪些改进方向？
最新发布
07-31
列文伯格-马夸特法（Levenberg-Marquardt, LM）是一种结合高斯-牛顿法和梯度下降法的非线性最小二乘优化算法，其改进方向主要集中在提升效率、鲁棒性和适用性上： 1. **自适应阻尼因子调整** - 动态调整策略（如...
GN_BA_高斯牛顿法求解BA优化_
09-29
**高斯牛顿法在光流误差最小化中的应用** 在计算机视觉领域，Bundle Adjustment (BA) 是一种关键的优化技术，用于精确估计相机参数和三维场景点的坐标。BA 的目标是通过最小化所有观测到的图像特征点（如角点）在...
levenberg-marquardt算法如何进一步改进？
07-31
LM算法是非线性最小二乘优化中广泛使用的方法，结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点。改进LM算法的方法可以从多个角度考虑： 1. **自适应阻尼因子调整策略**：传统LM算法中阻尼因子的调整是启发式的，改进方法可以...
关于基于Matlab的Levenberg-Marquardt算法参考
10-08
本片是基于Matlab的Levenberg-Marquardt算法参考代码，通过代码，可以加快我们对LM算法求取目标参数的方法掌握，加深对非线性最小二乘法的理解
捆绑调整BA
weixin_43384504的博客
02-26 4782
问题阐述：可以同时对三维点和相机姿态进行非线性优化。 场景是：给定空间三维点的坐标，和相机的一些，参数，这些参数都是初始值，还有一些观察点。通过重投影误差来优化，相机的参数加三维点坐标。 什么叫做无约束？非线性在哪？ 最优解就是局部最优解，怎么求解？ 将Hessian矩阵替换成了，雅各比矩阵的形式。 在下面就是增量规方程的求解了。 ...
Bundle Adjustment（BA）的概念
ergevv的博客
04-08 1860
BA优化、slam
Bundle Adjustment 光束平差法
weixin_40710375的博客
01-23 442
https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html 感觉这个链接讲的比较好理解，看slam的书完全一脸懵。
BAD SLAM：捆绑束调整直接RGB-D SLAM
吴建明wujianming_110117
05-25 1033
BAD SLAM：捆绑束调整直接RGB-D SLAM BAD SLAM: Bundle Adjusted Direct RGB-D SLAM 论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Schops_BAD_SLAM_Bundle_Adjusted_Direct_RGB-D_SLAM_CVPR_2019_paper.pdf 源码链接：www.eth3d.net 摘要 同时定位与映射（SLAM）系统的一个关键组成部分是估计的3D地图与
基于图像的三维重建——捆绑调整(6)
AAAA202012的博客
05-01 2723
文章目录前言基础知识重投影重投影误差最小化重投影误差求解方法最速下降法算法介绍算法流程牛顿法算法介绍算法流程Levenberg-Marquardt法算法介绍算法流程增量规方程的求解 前言 Bundle Adjustment译为光束法平差或者束调整、捆绑调整。BA问题主要是对三维点位置和相机参数进行非线性优化，而我们可以把BA问题看成最小化重投影误差问题，同时这也是一个非线性最小二乘问题。 基础知识 重投影 由前面可知，我们可以通过特征点检测与匹配，得到多对特征匹配点，使用对极几何可以求得相机的位姿。由下
手写Bundle Adjustment（二）高斯牛顿法拟合曲线
qq_41814939的博客
09-06 4426
最小二乘法：又称最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。完整代码可见https://github.com/YCJin9/sparse_BA 高斯牛顿法是最优化算法当中最简单的一种，这会便于我们去实现，但同时高斯牛顿法有着他本身的问题，这会在本篇博客的最后进行展示。...
Bundle Adjustment原理及应用
一个摩羯座的程序猿 的 知识笔记
01-14 3642
作者：晚餐男孩 虽然现在的轮子很多，但我们在使用过程中会碰到很多问题，而我们经常不知道从哪里下手，说明轮子不是你造的你不熟悉。因此我们不仅要重复造轮子，还要好好造，深入造，才能用好轮子，把轮子转化成自身的力量。同样的道理适用于这篇文章。虽然网上BA的资料无穷无尽，但我们还是要好好深入理解其原理，并且一定要通过实践才能懂得其中原理。在“第一届SLAM论坛”中沈劭劼老师的发言中，他提到团队的成员都要手写BA，既然大佬都这么做，我们就照做吧。这篇文章是我手写BA的笔记，主要从原理推导入手，把公式都写一遍，然后通过
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