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本文从确定性优化视角重新审视中位数平均估计，并开发了一系列块-Lp估计器，用于在重尾和对抗性破坏下的鲁棒学习，表明非凸方法在保持计算可行性的同时可以接近修剪预言的性能。
提出了一种新的RANSAC评分函数，该函数通过分析的方法边缘化内点尺度，从而消除了用户提供参数的需求。该方法在包含近70,000个图像对的基准测试上达到了最先进的精度。