Каковы преимущества и недостатки использования RANSAC в компьютерном зрении?

Преимущества использования RANSAC в компьютерном зрении:

• Способность эффективно идентифицировать и отделять инлайеры от выбросов. ru.easiio.com Это позволяет проводить точную оценку модели, даже если набор данных зашумлен или повреждён. ru.easiio.com
• Относительная простота в реализации и возможность адаптации к различным типам моделей, что повышает универсальность алгоритма. ru.easiio.com
• Итеративная природа позволяет алгоритму сходиться к решению, которое наилучшим образом представляет базовую структуру данных. ru.easiio.com

Некоторые недостатки использования RANSAC в компьютерном зрении:

• Чувствительность к выбору параметров. ru.easiio.com В частности, к порогу для определения выбросов и количеству итераций, необходимых для получения надёжной модели. ru.easiio.com Если эти параметры установлены неоптимально, алгоритм может либо не сойтись на правильной модели, либо потратить на это слишком много времени. ru.easiio.com
• Сложности с наборами данных, которые имеют высокую долю выбросов, что приводит к плохой оценке модели. ru.easiio.com
• Случайный характер процесса выборки может приводить к несогласованным результатам в разных запусках, что делает воспроизводимость проблемой. ru.easiio.com
• Снижение эффективности при работе со сложными моделями или множественными структурами данных. ru.easiio.com
• Возможность определения только одной модели для определённого набора данных. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Если в исходных данных присутствуют две (или более) модели, RANSAC может не найти ни одну. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru