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outlier robustness
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使用轴向距离和组合的稳健椭球拟合
本文提出了一种基于样本一致性的新型椭球拟合方法，使用轴向距离和 Sampson 距离的组合进行计算，在合成和实际数据集上的实验结果表明，所提出的方法具有更高的鲁棒性，一致的精度和接近于基于样本一致性方法的速度。
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a year ago
AAAI
自适应 Poincaré 距离点集用于少样本分类
本文提出了一种上下文感知的双曲度量学习方法，可用于 few-shot learning 任务，并且在多个分类基准上的实验结果表明这种方法不仅具有鲁棒性，而且表现优于基线模型。
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3 years ago
具有复合优化的低秩矩阵恢复：良好的条件和快速收敛
该研究提出了一种新的低秩矩阵恢复方法，采用非平滑惩罚形式，在某些具体情况下能够克服传统平滑方法的病态问题，同时具有自适应性和鲁棒性。数值实验说明了该方法在解决相位恢复、盲卷积、矩阵补全和稳健 PCA 等计算任务中的优势。
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5 years ago
开放集识别的分类重构学习
本文提出了一种名为 CROSR 的新型开放式识别深度学习网络方法，其不仅具有良好的未知类别检测和已知类别分类准确性，而且在多种标准数据集上的实验结果表明其优于其他现有的深度开放式分类器，并且具有鲁棒性。
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6 years ago
Go-ICP: 三维点云配准的全局最优解
本文提出了一种被称为 Go-ICP 的全局最优算法，它基于分支定界结构搜索整个 3D 运动空间 SE (3)，并且集成了局部 ICP 以提高速度，保证全局最优性，可以用于解决初始位置不佳及需要最优解决的场景。
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8 years ago
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