MAGSAC++：快速鲁棒估计新星，提升精度与效率

MAGSAC++是布拉格捷克技术大学视觉识别组提出的一种创新的鲁棒估计方法，由Daniel Barath等人开发，旨在解决计算机视觉中模型估计的准确性、可靠性和效率问题。该算法是在RANSAC（随机采样一致）算法的基础上进行改进，特别强调在处理噪声、异常值和复杂场景时的表现。 传统RANSAC通过随机选取一组数据点，拟合一个模型，然后根据模型的残差判断哪些点是内点（符合模型的点）和外点（不符合模型的点）。然而，MAGSAC++引入了新的改进，包括： 1. 模型质量评分：它不再依赖于简单的基数（inlier数量）作为衡量模型质量的标准，而是引入了一个更精细的模型质量评分函数，这使得算法能够更好地处理复杂的数据分布和异常情况。 2. 边缘化过程：MAGSAC++采用了M-估计，结合一类新的M-估计核，设计了一个迭代的重新加权最小二乘程序。这种策略提高了模型的精度，并减少了对最优模型的依赖。 3. 渐进NAPSAC采样器：为了更快地定位局部结构，NAPSAC采样器利用附近点通常来自同一模型的事实，进行逐次采样和优化，比全局采样器更快地收敛到局部最优解。 4. 性能对比：在六个公开可用的真实世界数据集上，如社区照片集合、极端视图集和坦克和寺庙数据集等，MAGSAC++展示了显著优于其他高级方法，如LMeDS、RANSAC、MSAC和GC-RANSAC，尤其是在单应性和基本矩阵拟合方面，不仅速度更快，而且几何精度和鲁棒性更强，故障率更低。 MAGSAC++是一种革命性的鲁棒估计器，它通过改进模型评估和采样策略，显著提升了计算机视觉中的模型拟合性能，尤其在面对复杂数据和挑战性环境时表现优秀，对于需要高精度和高效性的应用具有重要意义。