En ny metod för robust uppskattning, kallad Graph-Cut RANSAC 1, GC-RANSAC i korthet, införs. För att separera inliers och utliers körs den grafskurna algoritmen i det lokala optimeringssteget (LO) som tillämpas när en hittills bästa modell hittas. Det föreslagna LO-steget är konceptuellt enkelt, lätt att implementera, globalt optimalt och effektivt. GC-RANSAC visas experimentellt, både på syntetiserade tester och verkliga bildpar, vara mer geometriskt exakt än de senaste metoderna på en rad problem, t.ex. linjemontering, homografi, affin transformation, grundläggande och väsentliga matrisuppskattning. Det körs i realtid för många problem med en hastighet ungefär lika med den av de mindre exakta alternativ (i millisekunder på standard CPU).
Den grafklippta RANSAC-algoritmen (GC-RANSAC REF ) tillämpar grafklippstekniken genom att utnyttja den rumsliga samstämmigheten i det lokala optimeringssteget när en aktuell bästa modell hittas.
Graph-Cut RANSAC
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}