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RANSAC算法在计算机视觉等工程领域有着广泛的应用。但是，如果我理解的很好，使用这个算法时有两个参数需要设置:一个与迭代次数有关，另一个与估计模型的阈值有关。以线性直线估计问题为例:
图中蓝色点代表异常值，红色点代表异常值。
迭代次数表示我们应该尝试多少次才能找到正确的线模型。我们尝试得越多，就越有可能获得正确的模型。但是，消耗时间也会增加。此外，迭代次数还与数据集中异常值的百分比有关。离群值越少，我们期望的迭代次数就越少。
模型的阈值取决于手头的问题。如果设置得太严格，可以拟合模型的数据将变得无用，从而导致估计不准确。此外，严格的模型阈值也会导致错误的模型。如果它设置得太松，异常值就会出现并发挥作用。
暂时我对这两个参数设置的解决方案如下:1)迭代次数:开始时粗略估计异常值的百分比，如果百分比高，则需要更多的迭代；否则，迭代次数设置得相对较低。2)模型阈值:一开始设置一个比较大的阈值hold，之后根据inliers离模型的远近程度赋予权重。如果离群值碰巧变成了离群值，它们不会显着影响模型估计。我想知道 RANSAC 参数设置是否存在其他解决方案。谢谢!
最佳答案
关于algorithm - RANSAC算法参数设置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12619894/
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