神经引导RANSAC：提升鲁棒性的模型优化策略

神经引导RANSAC（NG-RANSAC）是一种鲁棒优化算法的创新扩展，它旨在解决经典RANSAC在处理大量离群值问题上的局限性。RANSAC（Random Sample Consensus）虽然因其简单和高效而被广泛应用于计算机视觉领域，但它对于离群值的敏感性限制了在复杂场景中的性能。 NG-RANSAC的核心在于利用先验信息，特别是通过神经网络学习的方式来指导模型假设的选择。传统的RANSAC依赖于启发式策略，例如手工设计的特征距离，这些方法可能无法充分利用任务特定的信息。NG-RANSAC则通过训练过程优化任意任务的损失函数，允许算法在训练时自适应地寻找最佳假设，显著提升鲁棒性。 首先，NG-RANSAC引入了内点计数作为训练信号，使得神经网络能够自我监督地学习，无需人为设计的辅助信息。这种方法使得算法更加灵活，能够适应不同的视觉任务。 其次，NG-RANSAC与可微RANSAC结合，构建出神经网络结构，让网络能够专注于输入数据的特定部分，同时确保输出预测尽可能准确。这种神经网络的介入不仅提高了模型假设的质量，还可能减少对特定特征选择的依赖，增强了整体系统的泛化能力。 实验部分展示了NG-RANSAC在对极几何估计、地平线估计和相机重定位等计算机视觉任务中的卓越性能。相比于先进的稳健估计器，包括最近的学习估计器，NG-RANSAC显示出优越的鲁棒性和准确性，特别是在离群值较多的情况下，能有效地找到无离群值的最小集合，如在图1中所示的例子，即使在离群值率高达88%的情况下也能找到正确的相对变换。 神经引导RANSAC代表了一种创新的方法，它通过学习优化模型假设，克服了经典RANSAC在处理离群值时的挑战，为计算机视觉领域的鲁棒性估计开辟了新的可能性。在未来的研究中，这种基于学习的鲁棒优化有望进一步推动计算机视觉技术的发展，尤其是在自动化和实时性要求高的应用场景中。