Internal self-consistency cannot certify the accuracy of a photogrammetric reconstruction, and the failure is structural rather than a matter of tuning. This matters because hold-out self-validation scores are increasingly offered as quality evidence for metric deliverables whose correctness is otherwise unknown without an external survey. We formalise a track-leakage-free hold-out protocol: a deterministic image subset is withheld, and each withheld view is re-localised against only those 3D points supported by two or more retained images, so no view is tested against structure it helped create. We evaluate it on five GNSS-referenced captures across four sites, 13 ETH3D scenes, a EuRoC flight and 30 IMC 2025 scenes. The protocol is well-posed but does not measure accuracy. It saturates: the internal confidence score stays pinned at 1.00 while true error swings 14.1x within one capture. It is blind to coherent distortion: fragmenting corruption is caught, but internally self-consistent, globally distorted models are not, and were wrong by 55-106 m at confidence 1.00 at three of four captures. On IMC 2025 it separates failed from successful reconstructions (rho = 0.68) yet ranks nothing among the successful (rho = 0.01). Track-leakage-free hold-out measures internal geometric consistency: a fragmentation warning, not a substitute for control-point accuracy assessment.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月22日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文笔记】自注意力机制学习句子embedding
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月22日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员