三维点云学习(4)3-Model Fitting Least Square

最小二乘法B站视频

Model Fitting 的选择

三维点云学习(4)3-Model Fitting Least Square

Least Square Fitting

三维点云学习(4)3-Model Fitting Least Square
三维点云学习(4)3-Model Fitting Least Square
普通的最小二乘法,对噪声的处理很差
三维点云学习(4)3-Model Fitting Least Square
经典的损失函数:
1.abs loss;噪声干扰一般
2.square loss;噪声的干扰较大
3.Cauchy loss;效果较好
4.Huber loss ;效果较好
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NON-Linear LSQ

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Summary

最小二乘法主要用于 inline数据点较多,out line点较小的情况,如果模型太多,或者太多out line最小二乘法不适用。
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