Question

我试图修改ceres的默认行为，它计算残差的平方和作为成本函数。我希望它只计算一个总和（残差已经以它们只能为正的方式计算）

这就是我所做的：我定义了带有1个残差和1个参数的调节器

struct Conditioners : ceres::CostFunction
{
public:
    Conditioners()
    {
        set_num_residuals(1);
        mutable_parameter_block_sizes()->push_back(1);
    }

    ~Conditioners()
    {}

    template<typename T>
    T operator() (T x)
    {
        return T(x * x);
    }

    bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const
    {
        return true;
    }
};

我把护发素放在矢量

中

std::vector<ceres::CostFunction*> conditioners;

for(int i = 0; i < 1; i++)
    conditioners.push_back(new Conditioners());

ceres::ConditionedCostFunction* ccf =
              new ceres::ConditionedCostFunction(cost_function, conditioners, ceres::TAKE_OWNERSHIP);

problem.AddResidualBlock(ccf, NULL, &x);

它编译和一切。但它并没有解决问题。它甚至没有开始。它说：

Ceres Solver Report: Iterations: 0, Initial cost: 4.512500e+01, Final cost: 4.512500e+01, Termination: CONVERGENCE
x : 0.5 -> 0.5

而不是：

iter      cost      cost_change  |gradient|   |step|    tr_ratio  tr_radius  ls_iter  iter_time  total_time
   0  4.512500e+01    0.00e+00    9.50e+00   0.00e+00   0.00e+00  1.00e+04       0    2.99e-04    1.04e-03
   1  4.511598e-07    4.51e+01    9.50e-04   9.50e+00   1.00e+00  3.00e+04       1    3.84e-04    9.72e-03
   2  5.012552e-16    4.51e-07    3.17e-08   9.50e-04   1.00e+00  9.00e+04       1    2.98e-05    9.92e-03
Ceres Solver Report: Iterations: 2, Initial cost: 4.512500e+01, Final cost: 5.012552e-16, Termination: CONVERGENCE
x : 0.5 -> 10

（如果你想自己尝试一下，这个例子修改了helloword example）你有什么问题吗？（ceres报告没有更具体）

Answer 1

我找到了解决方案，即：

struct Conditioners : ceres::CostFunction
{
public:
Conditioners()
{
    set_num_residuals(1);
    mutable_parameter_block_sizes()->push_back(1);
}

~Conditioners()
{}

template<typename T>
T operator() (T x)
{
    return T(x * x);
}

bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const
{
    residuals[0] = parameters[0][0] * parameters[0][0]

    if (jacobians)
         jacobians[0][0] = 2.0 * parameters[0][0]

    return true;
}
};

我的错误是认为我只需要重新实现（）运算符，而ceres将自动找到jacobian。它没有。

修改平方和[ceres-solver]

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