論文の概要: LRF-Net: Learning Local Reference Frames for 3D Local Shape Description and Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07832v2
• Date: Sun, 3 May 2020 00:13:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:03:11.887892
• Title: LRF-Net: Learning Local Reference Frames for 3D Local Shape Description and Matching
• Title（参考訳）: LRF-Net:3次元局所形状記述とマッチングのための局所参照フレーム学習
• Authors: Angfan Zhu, Jiaqi Yang, Weiyue Zhao, Zhiguo Cao
• Abstract要約: 局所参照フレーム(LRF)は3次元局所形状記述およびマッチングにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,弱い監督しか必要としないシームズネットワークを通じてLRFを学習する試みについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.119652628446936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The local reference frame (LRF) acts as a critical role in 3D local shape description and matching. However, most of existing LRFs are hand-crafted and suffer from limited repeatability and robustness. This paper presents the first attempt to learn an LRF via a Siamese network that needs weak supervision only. In particular, we argue that each neighboring point in the local surface gives a unique contribution to LRF construction and measure such contributions via learned weights. Extensive analysis and comparative experiments on three public datasets addressing different application scenarios have demonstrated that LRF-Net is more repeatable and robust than several state-of-the-art LRF methods (LRF-Net is only trained on one dataset). In addition, LRF-Net can significantly boost the local shape description and 6-DoF pose estimation performance when matching 3D point clouds.
• Abstract（参考訳）: 局所参照フレーム(LRF)は3次元局所形状記述およびマッチングにおいて重要な役割を果たす。 しかし、既存のLRFのほとんどは手作りであり、再現性と堅牢性に限界がある。 本稿では,弱監視のみを必要とするシャムネットワークを介してlrfを学習する最初の試みを提案する。 特に、局所曲面の各近傍点は、LRFの構成に一意的な寄与を与え、学習重みを通してそのような寄与を測定する。 さまざまなアプリケーションシナリオに対処する3つの公開データセットに関する大規模な分析と比較実験により、LRF-Netは、いくつかの最先端のLRFメソッドよりも再現性が高く、堅牢であることが示された(LRF-Netは、1つのデータセットでのみトレーニングされている)。 さらに、LRF-Netは3次元点雲のマッチング時に局所形状記述と6-DoFポーズ推定性能を大幅に向上させることができる。

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