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c++ - 如何为 ceres 中的相同解决方案创建不同的求解器块？

问题描述

我想用ceres来计算三角坐标。

对于这个问题，我需要解决网格中的网格坐标。每个三角形都有自己的顶点，但可以使用三角形（3 个顶点）和边（4 个顶点）等结构。

示例数据（伪代码）：

triangles = [[v1, v2, v3], [v4, v5, v6]]
inner_edges = [[[v1, v4], [v2, v5]]]

边[v1, v2]和[v4, v5]最初是相同的，在求解过程中可能会发生变化。

现在我有两个成本函数，一个在三角形上，一个在内边缘上

f([v1, v2, v3]) = res_t1
g([v1, v4, v2, v5]) = res_2

有两种简单的块结构

第一个求解x具有所有坐标的向量（2*|V|因为每个顶点都有两个坐标），因为块依赖于所有顶点。在第二种情况下，三角形块应该只依赖于三个顶点，而边缘块应该只依赖于四个顶点。我现在想使用第二个，因为我期望更好的性能和更好的收敛性。

如何设置 ceres 来解决相同的坐标，但只考虑与当前残差相关的顶点子集？

我尝试设置大小为 6 和 8 的问题以及在正确位置的指针x，但 ceres 不允许使用具有不同偏移量的相同结果指针。

接下来我尝试使用SubsetParameterization例如这样

vector<double> x(mesh.n_faces()*6);
for(int i=0; i < mesh.n_faces(); i++){
    vector<int> const_params;
    for(int j = 0; j < mesh.n_faces(); j++) {
        if(i != j) {
            const_params.push_back(6*j);
            const_params.push_back(6*j+1);
            const_params.push_back(6*j+2);
            const_params.push_back(6*j+3);
            const_params.push_back(6*j+4);
            const_params.push_back(6*j+5);
        }
    }
    //auto *ssp = new ceres::SubsetParameterization(6, const_params); // (1)
    auto *ssp = new ceres::SubsetParameterization(mesh.n_faces() * 6, const_params); // (2)
    problem.AddParameterBlock(x.data(), mesh.n_faces() * 6, ssp);
    problem.AddResidualBlock(face_cost_function, NULL, x.data());
}

但是 ceres 检查告诉我这两种变体都是错误的。

对于（1）我得到

local_parameterization.cc:98 Check failed: constant.back() < size Indices indicating constant parameter must be less than the size of the parameter block.

对于（2）我得到

problem_impl.cc:135 Check failed: size == existing_size Tried adding a parameter block with the same double pointer, 000002D736397260, twice, but with different block sizes. Original size was 1152 but new size is 6

如何设置 ceres，以便我可以在重叠的块中拆分相同的问题，这只会影响少数结果变量？

标签： c++nonlinear-optimizationceres-solver

解决方案

我得到了它。您可以在同一个数组中使用多个指针，只是不允许同一指针具有不同的块大小。这意味着数组内的块可能不会在数组内重叠，但允许不同的成本函数使用相同的块。

解决方案是每个坐标对使用一个块：

for(int i = 0; i < mesh.n_faces(); i++) {
        face_cost_functors.push_back(new FaceFunctor());
        ceres::DynamicAutoDiffCostFunctionFaceFunctor> *face_cost_function = new ceres::DynamicAutoDiffCostFunction<FaceFunctor>(face_cost_functors.back());
        face_cost_function->SetNumResiduals(1);
        face_cost_function->AddParameterBlock(2);
        face_cost_function->AddParameterBlock(2);
        face_cost_function->AddParameterBlock(2);
        problem.AddResidualBlock(face_cost_function, NULL, &x.data()[6*i], &x.data()[6*i+2], &x.data()[6*i+4]);
    }

然后你可以添加更多的成本函数，只要它们使用相同的块（即起始地址和块大小相同）。我在这里根本不使用任何 SubsetParametrization。

它以前不起作用，因为我尝试对三角形使用大小为 6 的块，对边对使用大小为 2 的 4 个块，它们与大小为 6 的块重叠。

现在它的运行速度比以前快了很多，并且收敛没有问题。

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