Я прочитал статью в Википедии и посмотрел несколько видео на RANSAC.
Если я правильно понимаю, один из многих способов оптимизации RANSAC заключается в следующем:
- Согласно википедии, это максимальное количество итераций:
- Согласно этому веб-сайту, в примере найти линию, которая соответствует данным, вместо проверки моей модели по всем образцам данных, я могу использовать следующую формулу и найти минимальное количество образцов, которое позволило бы мне определить, являются ли 2 выбранные точки хорошими.
,
где N = количество образцов
e = вероятность того, что точка является выбросом
s = количество точек в выборке
p = желаемая вероятность того, что мы получим хороший образец
Меня больше всего интересует вторая оптимизация, так как я не смог найти столько информации о ней. Это верно? Как это называется?
