计算机视觉中的概率同步 ( ,和( ,和 本页介绍了一系列工作,以描述各种同步问题中的多峰不确定性。 它还包括有关我们最近在CVPR 2020中出现的关于黎曼流形的度量同步的资源。下面简要说明了我们考虑的问题/方法: 通过Bingham分布和回弹测地线MCMC进行贝叶斯姿势图优化 抽象的 我们引入了回程测地马尔可夫链蒙特卡洛(TG-MCMC)算法来初始化姿势图优化问题,这些问题在诸如SFM(运动结构)或SLAM(同时定位和映射)等各种情况下产生。 TG-MCMC是同类产品中的首个产品,因为它将四元数的球形流形上的渐近全局非凸优化与后验采样结合在一起,以便提供可靠的初始姿态和不确定性估计,