DSAC - Differentiable RANSAC for Camera Localization
可以应用到任意的deeplearning的localization的模型中 R(.）表示的是refine 为了使整个过程可微：，这样使用每个w时候的最小集合的采样的概率来区分是好的模型还是不好的模型 然后将，这样就将ransac中的硬决策转换成了软决策 几个ransac的对比： 上述中，表示的是在w和v的情况下选择匹配集合J，然后计算出模型的得分，因此将会inl
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