कैमरा अंशांकन के दौरान, सामान्य सलाह है कि कई छवियों (> 10) का उपयोग मुद्रा, गहराई, आदि में विविधता के साथ किया जाए। हालांकि मुझे लगता है कि आम तौर पर कम छवियों का उपयोग करते हैं, छोटे से प्रतिकृति त्रुटि। उदाहरण के लिए 27 छवियों के साथ, सीवी :: कैलिब्रेट कैमरे 0.23 लौटाता है और केवल 3 के साथ मुझे 0.11 मिलता है यह इस तथ्य के कारण हो सकता है कि अंशांकन के दौरान हम एक अतिरंजित प्रणाली के लिए कम से कम वर्ग समस्या को हल कर रहे हैं।क्या एक छोटी पुनरावृत्ति त्रुटि हमेशा बेहतर अंशांकन का मतलब है?
प्रश्न:
हम वास्तव में कितना अच्छा एक अंशांकन है की एक निरपेक्ष माप के रूप में पुनः प्रक्षेपण त्रुटि का उपयोग करें? उदाहरण के लिए, यदि मैं 3 छवियों के साथ कैलिब्रेट करता हूं और 0.11 प्राप्त करता हूं, और फिर 27 अन्य छवियों के साथ कैलिब्रेट करता हूं और 0.23 प्राप्त करता हूं तो हम वास्तव में कह सकते हैं कि "पहला अंशांकन बेहतर है"?
ओपनसीवी अंशांकन के लिए और त्रुटि की गणना के लिए दोनों छवियों का उपयोग करता है। क्या वह ओवरफिटिंग का कुछ रूप नहीं है? यदि मैं वास्तव में 2 अलग-अलग सेटों का उपयोग करता हूं तो यह अधिक सही नहीं होगा-अंशांकन पैरामीटर की गणना करने के लिए और त्रुटि की गणना करने के लिए एक? उस स्थिति में, मैं अलग-अलग (प्रशिक्षण) सेटों से अपने सभी अंशांकन परिणामों के लिए त्रुटि की गणना करने के लिए उसी (परीक्षण) सेट का उपयोग करता हूं। क्या वह और अधिक उचित नहीं होगा?
जवाब देने के लिए धन्यवाद, यह बहुत देर हो चुकी नहीं है, यह एक सामान्य प्रश्न था। अगर मैं आपके पहले पैराग्राफ से सही ढंग से समझता हूं, तो आप कह रहे हैं कि कभी-कभी कैमरे के मॉडल को (शायद कम) छवियों के सेट के साथ बेहतर वर्णन किया जाता है, है ना? साथ ही, मेरे निष्कर्षों में से एक यह है कि आप यह निर्धारित करने के लिए पुनर्विचार त्रुटि का उपयोग कर सकते हैं कि कैलिब अच्छा है (त्रुटि = [0,1]) या खराब (त्रुटि> 1), लेकिन अंतराल में [0,1] आप वास्तव में नहीं कर सकते सुनिश्चित करें कि सबसे छोटा चयन सबसे अच्छा होगा। क्या आप कहेंगे कि यह सही है, या मुझे यह पूरी तरह गलत है? – Sassa
क्योंकि अगर मुझे गलत नहीं लगता है, जब मुझे केवल 3 छवियों के साथ 0.11 त्रुटि (जो बहुत कम है) मिल रही थी, और इन पैरामीटर का उपयोग करके छवि को अनइंस्टर्ड किया गया था, तो निर्विवाद परिणाम 0.23 त्रुटि के साथ तुलना में बहुत अच्छा नहीं था 27 छवियों से। – Sassa
कम छवियों के आधार पर एक कैमरा मॉडल अच्छा होगा - लेकिन केवल उस छोटे सेट के पदों और कोणों के लिए। तो यह एक बहुत अच्छा स्थानीय फिट है लेकिन खराब वैश्विक फिट है।जैसे ही आप अधिक छवियां जोड़ते हैं (एक बिंदु तक) आप वैश्विक फिट के करीब आते हैं लेकिन स्थानीय फिट खराब हो सकता है –