論文の概要: End-to-End Learning Local Multi-view Descriptors for 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05855v2
• Date: Mon, 16 Mar 2020 14:32:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:06:11.801344
• Title: End-to-End Learning Local Multi-view Descriptors for 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3dポイントクラウドのためのエンド・ツー・エンド学習ローカルマルチビュー記述子
• Authors: Lei Li, Siyu Zhu, Hongbo Fu, Ping Tan, Chiew-Lan Tai
• Abstract要約: 3Dポイントクラウドのためのローカルなマルチビュー記述子を学習するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 本手法は,既存の局所記述子を定量的かつ定性的に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.27510166559563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose an end-to-end framework to learn local multi-view descriptors for 3D point clouds. To adopt a similar multi-view representation, existing studies use hand-crafted viewpoints for rendering in a preprocessing stage, which is detached from the subsequent descriptor learning stage. In our framework, we integrate the multi-view rendering into neural networks by using a differentiable renderer, which allows the viewpoints to be optimizable parameters for capturing more informative local context of interest points. To obtain discriminative descriptors, we also design a soft-view pooling module to attentively fuse convolutional features across views. Extensive experiments on existing 3D registration benchmarks show that our method outperforms existing local descriptors both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3Dポイントクラウドのためのローカルマルチビュー記述子を学習するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 同様の多視点表現を採用するために、既存の研究では、手作りの視点を用いて前処理段階のレンダリングを行う。 本フレームワークでは,関心点のより情報的なコンテキストを捉えるために,視点を最適化可能なパラメータとして,微分可能なレンダラを用いて,マルチビューレンダリングをニューラルネットワークに統合する。 識別用ディスクリプタを得るため、ビュー間で畳み込み機能を注意して融合させるソフトビュープーリングモジュールも設計する。 既存の3Dレジストレーションベンチマークの大規模な実験により,本手法は既存のローカルディスクリプタを定量的かつ定性的に上回ることがわかった。

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