上一篇博客大致说明了下ceres-solver库的编译,然后形成了一个二次开发的库,下面就是用这个二次开发库来写一个简单(其实不太简单)的DEMO来演示ceres-solver库的强大.我们以求解一个非线性的方程(椭球方程)的系数为例子.下面是椭球方程的公式. 我们要求解的就是.为了演示,我通过程序生成了一个单位球上面的一系列坐标,也就是上面的abc均为1,偏移量均为0.为了验证ceres-solver是否可以完成这个工作. 首先我们编写下面的测试代码. #include "glog/loggi

    最近开发中,需要对图片做一些处理与线性技术,这时就用到了Ceres Solver.如何把Ceres Solver集成到Android里呢? 官网给了一个解决方案,简洁明了:   Download the Android NDK version r9d or later. Run ndk-build from inside the jni directory. Use the libceres.a that gets created.(意思是:下载NDK r9d 或更新版本,然后进入 下载

主要参考文:Ceres Solver 在Windows下安装配置笔记 eigen.gflags.glog.suitesparse按照上面的链接中的指导配置即可. 配置ceres的时候,按照上面的链接内容配置,在点击configure后会出现在findeigen.camke文件中报错,提示找不到eigen.我们需要在eigen文件中搜索该出错的文件,打开找到set(EIGEN_INCLUDE_DIR "D:/SDK/ceres/ALL_LIB/eigen/include/eigen3"

其实ceres solver用了挺多的,可能是入门不精,有时候感觉感觉不理解代码上是怎么实现的,这次就通过ceres的官网仔细看了一些介绍,感觉对cpp了解更好了一些. 跟g2o的比较的话,感觉ceres solver是一个更通用的非线性优化器,g2o是更加针对SLAM的开发.比如g2o对一个outlier有函数借口,我了解的ceres里就只能在计算error搞一搞了. 本来以为只有ceres提供了autodiff,后来被告之g2o也有了,那感觉ceres也没这么有优势了.不过真的要落地的肯定都

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 # caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,

转载自https://www.jianshu.com/p/e5b03cf22c80 Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用. Ceres简易例程 使用Ceres求解非线性优化问题,一共分为三个部分: 1. 第一部分:构建cost fuction,即代价函数,也就是寻优的目标式.这个部分需要使用仿函数(functor)这一技巧来实现,做法是定义一个cost function的结构体,在结构体内重载()运算符

介绍 Ceres可以解决下列形式的边界约束鲁棒非线性最小二乘问题 (1) $\min\limits_{x}\quad \frac{1}{2} \sum\limits_{i}\rho_{i}\left( \left\| f_{i}\left( x_{i1},\ldots,x_{ik}\right)\right\|^{2} \right)$ $s.t. \quad l_{j} \leqslant x_{j} \leqslant u_{j}$ 这种形式的问题广泛地出现在科学工程领域——从拟合统计曲线到

使用Ceres Solver库处理后端优化问题,首先系统的优化函数为

Ceres Solver是谷歌2010就开始用于解决优化问题的C++库,2014年开源．在Google地图,Tango项目,以及著名的SLAM系统OKVIS和Cartographer的优化模块中均使用了Ceres Solver. 有关为何SLAM问题可以建模为最小二乘问题,进而使用最优化方法来求解,可以理解这一段话: Maximum likelihood estimation (MLE) is a well-known estimation method used in many robotic

Ceres Solver: 高效的非线性优化库(二)实战篇 接上篇: Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 如何求导 Ceres Solver提供了一种自动求导的方案,上一篇我们已经看到. 但有些情况,不能使用自动求导方案.另外两种方案:解析求导和数值求导. 1. 解析求导 有些情况无法定义模板代价函数.比如残差函数是库函数,你无法知道.此时我们可以构建一个NumericDiffCostFunction,例如\[f(x)=10-x\].上面的例子变成 struct Numeric

Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 注:本文基于Ceres官方文档,大部分由英文翻译而来.可作为非官方参考文档. 简介 Ceres,原意是谷神星,是发现不久的一颗轨道在木星和火星之间"矮行星"(冥王星降级之后,同为矮行星).Google开源了Ceres Solver库,是一个解很多非线性最优化问题的高效.方便的工具. 官方网站:http://ceres-solver.org/ 源码地址:https://github.com/ceres-solver/ceres-sol

.ceres 安装 Git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver 安装依赖: # CMake sudo apt-get install cmake # google-glog + gflags sudo apt-get install libgoogle-glog-dev # BLAS & LAPACK sudo apt-get install libatlas-base-dev # Eigen3 sudo apt-get inst

1.前言g2o是根据边来保存每一个代价函数,它是在边类中构造误差函数,构造边的时候,会设置顶点.测量值.协方差矩阵等.而在ceres中,用problem类型来构造最终的目标函数.先是使用AddResidualBlock来添加代价函数,代价函数和核函数等构造成目标函数.在ceres中,代价函数就是误差项,目标函数是由很多误差项的范数的平方再各自乘以核函数除以2得到的.2.定义代价函数类型,定义其create成员来使用ceres当中的AutoDiff特性所谓的定义代价函数类型是定义了一个Snavel

基本思想 通过Dlib获得当前人脸的特征点,然后通过旋转平移标准模型的特征点进行拟合,计算标准模型求得的特征点与Dlib获得的特征点之间的差,使用Ceres不断迭代优化,最终得到最佳的旋转和平移参数. 使用环境 系统环境:Ubuntu 18.04 使用语言:C++ 编译工具:CMake 第三方工具 Dlib:用于获得人脸特征点 Ceres:用于进行非线性优化 CMinpack:用于进行非线性优化 (OPTIONAL) 源代码 https://github.com/Great-Keith/head

在Android平台上使用Ceres求解器,官方教程不明确,且编译过程遇到了很多问题. 环境 Ubuntu 18.04 源代码 https://github.com/Great-Keith/ceres-android 准备工作 Eigen 3.3.7(最新):在编译Ceres的时候需要使用. NDK r20(最新):NDK r14b版本无法使用,建议使用高于14的版本. Ceres 1.14.0(最新)已经附带在仓库中. [NOTE] Ceres其他依赖项按照官方教程进行配置,建议先检验Linu

跨平台编译了ceres,结果在android平台上运行的太慢,优化一次要0.3秒左右,时不时要一两秒.这太扯了.没辙了,在google上瞎搜索,看到 Jacobian evaluation is very slow in my own project 一开始还没明白,后来明白了. 要在Android Studio的app gradle里加上 arguments '-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release' 或在cmakelist.txt里添加 set(CMAKE_BUILD_TYPE

折腾了几乎一天,记录一下. 最大的坑是官网给出的 1.进入ceres源代码目录下的jni目录 2.EIGEN_PATH="指向eigen库目录,即包含EIGEN文件夹的那个文件夹” ndk-build 这方法的确编译出了一个近700M的静态库,但使用时总是未定义链接错误.现在想想跟以前编译OpenCV时遇到的错误相似, 解决的办法也相似,通过cmake调用ndk的工具链编译. 我编译动态库的命令 /home/hk/Android/Sdk/cmake/3.10.2.4988404/bin/cmak

Ceres 翻译为谷神星,是太阳系中的一颗矮行星,于1801年被意大利神父 Piazzi 首次观测到,但随后 Piazzi 因为生病,跟丢了它的运行轨迹. 几个月后,德国数学家 Gauss,利用最小二乘法,仅仅依靠 Piazzi 之前观测到的12个数据,便成功的预测了谷神星的运行轨迹. 两百多年后,为了解决一些复杂的最优化问题 (如:带边界约束的非线性最小二乘.一般的无约束最优化等),谷歌开发了一个 C++ 库 Ceres Solver 之所以取名 Ceres Solver,是为了纪念 Gaus

参考博文:https://blog.csdn.net/wzheng92/article/details/79504709

官网教程: http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html 定义了一个最小二乘法求解器 自动求导的功能

void Solver<Dtype>::UpdateSmoothedLoss(Dtype loss, int start_iter, int average_loss) { if (losses_.size() < average_loss) { losses_.push_back(loss); int size = losses_.size(); smoothed_loss_ = (smoothed_loss_ * (size - ) + loss) / size; } else {