马夸专题

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 6 讲 非线性优化 【高斯牛顿法、列文伯格-马夸尔特方法 、Ceres 库 和 g2o库 】

文章目录 6.1.2 最小二乘 寻找下降增量 Δ x k \Delta\bm{x}_k Δxk​的 4 种方法6.2.1 一阶和二阶梯度法(最速下降法、牛顿法)6.2.2 高斯牛顿法6.2.3 列文伯格-马夸尔特方法 【阻尼牛顿法】【信赖区域法】 6.3 实践6.3.1 手写高斯牛顿法 【Code】本讲 CMakeLists.txt 6.3.2 谷歌的优化库 Ceres 【最小二乘问题求

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 6 讲 非线性优化 【高斯牛顿法、列文伯格-马夸尔特方法 、Ceres 库 和 g2o库 】

文章目录 6.1.2 最小二乘 寻找下降增量 Δ x k \Delta\bm{x}_k Δxk​的 4 种方法6.2.1 一阶和二阶梯度法(最速下降法、牛顿法)6.2.2 高斯牛顿法6.2.3 列文伯格-马夸尔特方法 【阻尼牛顿法】【信赖区域法】 6.3 实践6.3.1 手写高斯牛顿法 【Code】6.3.2 谷歌的优化库 Ceres 【最小二乘问题求解库】【Code】6.3.3 g2o(