GN,LM, DogLeg

最新推荐文章于 2023-06-21 17:06:09 发布
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本文深入探讨了非线性最小二乘法中的三种关键算法：Gauss-Newton法、Levenberg-Marquardt法（L-M法）及Dog-Leg法，并提供了Trust Region（信赖域）方法中的Dog-Leg算法实现代码。通过对这些算法的原理及应用进行详细解析，为读者提供了理解和应用非线性最小二乘法的基础。
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二毛的博客
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题目1 a. 选用更优的LM策略，使得VINS-Mono在MH-05数据集上收敛速度更快或者精度更高 b. 实现dog-leg算法替换LM算法，并测试替换后的VINS-Mono在MH-05上算法精度 LM算法流程图 初始化LM参数 normal equation求解 更新阻尼因子 解体思路：滑动优化过程中，特别是滑动窗中关键帧数量稳定时，margin掉一帧和新增一帧，优化问题的结构不会产生很大变...
实习 ：后端优化GN/LM
一个找工作的咸鱼
08-19 1535
自从当了程序员，活得越来越糙了，皮糙肉厚，抗压能力直线飙升，我还是有点想念做硬件时期的，但还是学习为主，啥东西做好了就是好东西。 高斯牛顿法比梯度下降法更容易收敛，迭代更少次数，梯度下降法可能会局部最优，牛顿法用一个二次曲面拟合当前所处位置的局部曲面，梯度下降法用一个平面拟合当前局部曲面，高斯牛顿是牛顿法在求解非线性最小二乘问题的特例   Dogleg 信赖域 数学好的基础在，基本...
GN-LM-DOG_LEG算法论文
11-22
METHODS FOR NON-LINEAR LEAST SQUARES PROBLEMS，GN-LM-DOG_LEG算法每步详解
Dogleg算法——信赖域算法
11-28
信赖域算法中Dogleg算法的demo，被优化的函数很简单，不过算法框架还是正确的
牛顿法，G-N法，L-M法，Dogleg法（网址整理）
CAFE-BABE的博客
07-04 2704
转载地址： 牛顿法 高斯牛顿法 L-M法 信赖域 信赖域+L-M 狗腿法： 第一篇 第二篇 第三篇 卡尔曼滤波
非线性最小二乘法之Gauss Newton、L-M、Dog-Leg
low米的博客
04-12 6235
非线性最小二乘法之Gauss Newton、L-M、Dog-Leg     (这个全)利用Levenberg_Marquardt算法求解无约束的非线性最小二乘问题~SLAM中的优化理论（二）- 非线性最小二乘SLAM中的优化理论（一）—— 线性最小二乘谈谈自己对线性最小二乘和非线性最小二乘之间关系的理解~1.最速下降法和牛顿法都是将误差项的二范数的平方泰勒展开，只是最速下降保留一阶项，牛顿法保留二...
GN-LM-DOGLEG算法详解与非线性最小二乘方法
GN-LM-DOGLEG算法是解决非线性最小二乘问题的一类核心数值优化方法，广泛应用于科学计算、工程建模、机器学习参数估计、计算机视觉中的相机标定、机器人路径规划等领域。该算法结合了高斯-牛顿法（Gauss-Newton, GN...
非线性优化：最速下降法、牛顿法、GN法、LM法
JasonLi的博客
02-15 3064
SLAM中用于非线性优化的常用方法，首先提出非线性最小二乘的概念并引出最速下降法和牛顿法。在牛顿法的基础上，进一步提出高斯-牛顿法及其优化方法：列文伯格-马夸尔特法
SLAM --- GN LM 原理与实践
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04-11 522
非线性最小二乘问题求解 知乎 GN ，LM 原理与实践 Methods For Non-Linear Least Squares Problems
GN和LM的基本原理及算法流程，优劣分析
heshaofeng2ly的博客
04-28 5391
GN和LM的基本原理及算法流程，优劣分析1.问题引出-最小二乘法2.牛顿法3.GN法（高斯牛顿法）4.LM法（列文伯格-马夸特） 1.问题引出-最小二乘法 来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子： 我们有一组测量数据y1,y2…,yn.首先，把测试得到的值画在笛卡尔坐标系中，分别记作 yiy_iyi​： 其次，把要猜测的线段长度的真实值用平行于横轴的直线来表示（因为是猜测的，所以用虚线来画）...
GN(高斯牛顿法)和LM(列文伯格-马夸尔特)的基本原理
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06-21 7043
1、实际使用中使用梯度下降法找到的通常是局部极小值，而不是全局最小值。2、具体找到的是哪个极小值和初始点位置有很大关系。3、如果函数是凸函数，那么梯度下降法可以保证收敛到全局最优解（最小值）4、梯度下降法收敛速度通常比较慢5、梯度下降法中搜索步长 λ 很关键，步长太长会导致找不到极值点甚至震荡发散，步长太小收敛非常慢。因此，前面的例子中，迷路的探险者可能花费了大量时间找到的却是一个假的山脚（山腰的某个低洼处，局部最小值）。
(1分钟突击面试) 高斯牛顿、LM、Dogleg后端优化算法
努力coding
02-10 1437
LM方法是信赖域的方法，主要是为了解决JTJ的问题，就是说可能JTJ不可逆，那么加上一个莱姆大*单位阵以后 相当于前面介绍的岭回归，那么这就保证了求逆运算。以上三个算法的总结，DogLeg方法是首选的比较好用的方法，然后LM和Dog-Leg方法都比高斯牛顿法要好。说明信赖域方法要好于线搜索的方法。这里有一个小的知识点回顾，就是线性化的话在slam中表达的意义是求雅可比，出自vins的辅导课程中。这里的u起着阻尼的作用，就是说步长大了的话就放小点，步长小的话就放大点。添加图片注释，不超过 140 字（可选）
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GN 算法是非常经典的非线性最小二乘拟合算法，具有较高的收敛速度和稳定性。但是由于需要求解 Hessian 矩阵，因此代价比较高，限制了其在大规模数据集上的应用。针对这个问题，人们提出了很多改进型算法，其中 LM 算法和 Dogleg 算法是最为常见和实用的。
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看SLAM视觉十四讲的时候了解到了信赖域法（Trust Region）的其中一种叫Dogleg，然而上网找了一圈，发现并没有较为详细的推导，自己整理了一下网上的资源，然后详细的推了一下： 首先L-M法是G-N法与最速下降法的混合形式，通过调整阻尼因子来在这两种方法之间切换，而狗腿法类似，只不过它是通过改变信赖域来实现的。这里可以分为两个问题： 如何判断是使用G-N法还是最速...
SLAM中最小二乘优化
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02-20 1537
文章目录BA最小二乘的本质最小二乘问题（Least-squares Minimization）超定方程正规方程的几何解释：适定方程因式分解LU分解Cholesky分解LDLT分解分块消元非线性最小二乘问题（Non-linear Least-squares）SLAM常用的迭代优化算法GN收敛性GN的缺点最速下降法LMDog-LegPCG求解方法求解状态量协方差求解稀疏形式鲁棒核函数未来问题(胡言论语...
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数学：最小二乘问题
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詹令 lealzhan@126.com 2017.11.5 Content在更大的背景下基本定义拟合函数最小二乘问题线性最小二乘问题 和 非线性最小二乘问题最小二乘问题的二次模型大残量问题 和小残量问题算法Line SearchGauss-Newton拟牛顿法Non-linear Conjugate Gradients, BFGS and LBFGS?Trust RegionLevenberg-MarqardtPowell’s DoglegSubspace dogleg一些Solver关于求导并行加速Eig
SMPLify简介及在python2.7环境下的运行
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Keep it SMPL: Automatic Estimation of 3D Human Pose and Shape from a Single Image Getting Start 这篇文献介绍了一种新技术 SMPLify。通过使用 SMPLify，我们可以在不进行手工标注特征的情况下将一幅单纯 2D 的人体姿势图像转化为对应的 3D 模型。首先，作者使用了一个名为 DeepCut 的 CNN 来提取 2D 图像输入的特征关节点，但此时的关节点是缺乏深度信息的。作者接下来对上一步获得的 2D 关节
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