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#548
summarized by : Sou Uchida
どんな論文か？
RANSACを改良したロバスト推定の手法としてσ-consensusとMAGSACを提案．σ-consensusは，雑音スケールパラメータσについて周辺化を導入することで，精度よくロバスト推定を行う．MAGSACは，σ-consensusを反復的に適用することでSOTAを達成する．また，任意のロバスト推定器の後処理としてσ-consensus適用するだけでも速度を落とさずに精度向上を達成．
新規性
RANSACではパラメータをユーザが設定する必要があったが，σ-consensusではパラメータについて周辺化を導入して，パラメータの設定なしでロバスト推定が可能とした点．
結果
基礎行列推定，基本行列推定，ホモグラフィ行列推定で評価し，トータルで最高精度(mean geometric errorが3.3近辺から1.8まで低減)．また，従来手法にσ-consensusを加えた場合，ミリ秒の処理時間の増加で精度向上が可能という結果．
その他（なぜ通ったか？等）
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