摘要：
稳健的曲线拟合¶ 现在假设我们得到的数据有一些异常值，即我们有一些不服从噪声模型的点。如果我们使用上面的代码来拟合这些数据，我们将得到如下所示的拟合。注意拟合曲线如何偏离基本事实。 要处理异常值，标准技术是使用 LossFunction. 损失函数减少了具有高残差的残差块的影响，通常是那些对应于异常 阅读全文
posted @ 2023-01-03 01:11
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摘要：
代价函数CostFunction 与其他非线性优化工具包一样，ceres的性能很大程度上依赖于导数计算的精度和效率。这部分工作在ceres中称为 CostFunction， ceres提供了许多种 CostFunction模板，较为常用的包括以下三种： 1、自动导数（AutoDiffCostFunc 阅读全文
posted @ 2023-01-03 01:03
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摘要：
曲线拟合 struct ExponentialResidual { ExponentialResidual(double x, double y) : x_(x), y_(y) {} template <typename T> bool operator()(const T* const m, co 阅读全文
posted @ 2023-01-03 01:01
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摘要：
struct F4 { template <typename T> bool operator()(const T* const x1, const T* const x4, T* residual) const { // f4 = sqrt(10) (x1 - x4)^2 residual[0] 阅读全文
posted @ 2023-01-03 00:48
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摘要：
http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html struct CostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) const { residual[ 阅读全文
posted @ 2023-01-03 00:43
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