
机器学习
文章平均质量分 96
无用闲士
这个作者很懒,什么都没留下…
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Robust estimation
1. 特殊环境、有先验信息的情况2. Minimal/Non-minimal case3. Robust pose estimation1. Inlier set maximization2. M-estimators4. 其他类型的correspondenceaffine correspondences基于语义信息的correspondences5. 其他特征 (线,面)6. 有趣的方向...原创 2021-03-22 15:41:24 · 597 阅读 · 1 评论 -
矩阵特征值分解(EVD)和奇异值分解(SVD)总结
1. 特征值分解(EVD)实对称矩阵在理角奇异值分解之前,需要先回顾一下特征值分解,如果矩阵 AAA 是一个 m×mm \times mm×m 的实对称矩阵(即 A=ATA = A^TA=AT),那么它可以被分解成如下的形式A=QΣQT=Q[λ1…………λ2…………⋱…………λm]QTA = Q \Sigma Q^T = Q{ \left[ \begin{array}{ccc} \lambda_1 & \ldots & \ldots & \ldots \\ \ldots &a原创 2020-07-23 11:43:46 · 3030 阅读 · 0 评论