RANSAC är en viktig algoritm för robust optimering och en central byggsten för många datorseende applikationer. Under de senaste åren har traditionellt handgjorda rörledningar ersatts av djupa lärledningar, som kan utbildas på ett heltäckande sätt. Emellertid har RANSAC hittills inte använts som en del av sådana djupinlärning pipelines, eftersom dess hypotes urvalsförfarande är icke-differentiable. I detta arbete presenterar vi två olika sätt att övervinna denna begränsning. Det mest lovande tillvägagångssättet är att stärka inlärningen, nämligen att ersätta det deterministiska hypotesvalet med ett probabilistiskt urval för vilket vi kan härleda den förväntade förlusten w.r.t. till alla inlärbara parametrar. Vi kallar detta tillvägagångssätt DSAC, den differentierade motsvarigheten till RANSAC. Vi tillämpar DSAC på problemet med kameralokalisering, där djupt lärande hittills har misslyckats med att förbättra traditionella metoder. Vi visar att genom att direkt minimera den förväntade förlusten av utgångskameran poser, robust uppskattat av RANSAC, vi uppnå en ökning av noggrannheten. I framtiden kan alla djupinlärning pipeline använda DSAC som en robust optimering komponent 1. h w,v SoftAM = J P (J skav, w)h w J (4) som medelvärden över kandidathypoteser h w J med P (J skav, w) = exp(s(h w J, Y w ; v)) J exp(s(s(h w J Y w ; v)))
I REF föreslog författarna en differentierad RANSAC-metod som kallas DSAC i en end-to-end inlärningsmetod som tillämpas på problemet med kameralokalisering.
DSAC — Differentiable RANSAC for Camera Localization
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}