０．バンドル調整 〜 目次 - Daily Tech Blog
ご無沙汰しております！社長です！「月に１本のブログアップ」といった新年の誓いもなんのその（笑），更新せずに半年たっちゃいましたが，せっかくの自粛GWを活かして勉強したことまとめ書きします！ということで，以下，エントリです∠(｀・ω・´) 春だ，桜だ，バンドル調整だ～．ということで，牛歩のように進めている一人SFMプロジェクト，やっとこさバンドル調整まで来ました（笑）仕事でも最適化が使いこなせるようになりたいと思っていたことも有り，少しずつ勉強していたのですが，ちょうどいい機会なのでバンドル調整の文脈で最適化のエントリを書いてみたいと思います．このページは目次として書いていますが，個々のページが書き終わった段階でここにリンクを貼りたいと思います．心が折れなければ，，，，最後まで書ききれると思います！ ちなみに，どの文献をよんでも「ヘッシアンの計算は大変なので，，，」とあったので，力ずくで計算
３．バンドル調整 ～ Sympy を使った微分計算 - Daily Tech Blog
前回のエントリで回転のパラメータ化をしたことによって，透視投影の式から冗長なパラメータがなくなりました．ここからはバンドル調整を「制約のない最適化問題（Unconstrained Optimziation）」として解いていきます． 実際には３次元復元自体に "基準座標の不定性" と "スケールの不定性" があるので，まだ冗長性が残っているのですが，これは後のエントリで出てきます． 制約条件の無い最適化（Unconstrained Optimization） 最適化の方法をざっくりとおさらいしておきたいと思います．前提となるアイデアは， 「最急降下方向に下っていけばいつかは最小値にたどり着く．」 ですが，これをストレートに実施する方法が最急降下法で，もう少し工夫して収束を速めた方法がニュートン法ということになります．ここで，実際に最急降下法とニュートン法の更新ステップをみて，必要な微分式を洗
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