Mutil-GS和RANSAC

Mutil-GS和RANSAC都是计算机视觉中的模型拟合算法，用于从一组数据中估计出最佳的模型参数。其中，Mutil-GS是多重采样和渐进筛选的缩写，而RANSAC是随机抽样一致性的缩写。

Mutil-GS算法的基本思想是通过多次采样和筛选来逐步缩小模型参数的搜索范围，最终得到最佳的模型参数。具体来说，该算法首先从数据集中随机采样一小部分数据，然后使用这些数据来估计模型参数，并计算出所有数据点到该模型的误差。接着，算法会筛选出误差较小的数据点，并将它们与之前的采样数据合并，重新估计模型参数。这个过程会不断重复，直到得到最佳的模型参数。

RANSAC算法也是通过随机采样来估计模型参数，但与Mutil-GS不同的是，它只需要进行一次采样和筛选。具体来说，该算法首先从数据集中随机采样一小部分数据，并使用这些数据来估计模型参数。然后，算法会计算出所有数据点到该模型的误差，并将误差小于某个阈值的数据点标记为内点。接着，算法会重新采样一小部分数据，并使用这些数据来估计模型参数。这个过程会不断重复，直到得到的内点数目达到某个预设的阈值。