Task02 Кирилл Доровских СПбГУ#149
Closed
kerelGusb wants to merge 3 commits into
Closed
Conversation
Contributor
|
задача зачтена, 5/8 баллов |
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
2 participants
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
Перечислите идеи и коротко обозначьте мысли которые у вас возникали по мере выполнения задания, в частности попробуйте ответить на вопросы:
Потому что RANSAC будет работать гораздо больше с большим количеством шумов, ведь количество шумов в случайной выборке увеличится.
Потому что Cluster filtering обрабатывает только общий паттерн расположения точек между собой, и при большом количестве шума на фотографии трудно понять этот самый паттерн и обработать точки в соответствие с ним. И напротив, если у нас есть только Ratio test, мы не способны отличить очевидно разные с первого взгляда точки от настоящих, хотя их дескрипторы могут почти совпадать.
Когда настоящее значение H33 приближено к 0 или вообще 0, остальные значения H становятся слишком большими. Поэтому лучше не делать H33 = 1, а искать корректное значение через SVD.
У большой панорамы при последовательном склеивании изображений возникает накопленная ошибка из-за масштаба и искажений, причем чем дальше - тем ошибка больше.
Можно сделать то, что было предложено в одной из лекций: взять небольшую группу ключевых точек, прогоняем на них наш алгоритм, строим максимальное остовное дерево между кадрами, где вес ребра - это количество ключевых точек, которыми поженена пара кадров.
Если с вашей реализацией SIFT пройти тесты не получилось, напишите (если пробовали дебажить), где, как вам кажется, проблема и как вы пробовали ее решать.
Если есть, фидбек по заданию: какая часть больше всего понравилась, где-то слишком сложно/просто (что именно), где-то слишком мало ссылок и тд.
Github Actions CI