論文の概要: Learning 3D-3D Correspondences for One-shot Partial-to-partial Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04523v2
• Date: Tue, 16 Jun 2020 15:57:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:00:46.519208
• Title: Learning 3D-3D Correspondences for One-shot Partial-to-partial Registration
• Title（参考訳）: ワンショット部分対部分登録のための3d-3d対応学習
• Authors: Zheng Dang, Fei Wang and Mathieu Salzmann
• Abstract要約: 学習に基づく部分的対部分的な登録をワンショットで行うことができることを示す。 そこで本研究では,ビンの利用により閉塞点を考慮に入れた最適輸送層を提案する。 結果として得られるOPRNetフレームワークは、標準ベンチマークにおける最先端技術を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.41922513553367
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: While 3D-3D registration is traditionally tacked by optimization-based methods, recent work has shown that learning-based techniques could achieve faster and more robust results. In this context, however, only PRNet can handle the partial-to-partial registration scenario. Unfortunately, this is achieved at the cost of relying on an iterative procedure, with a complex network architecture. Here, we show that learning-based partial-to-partial registration can be achieved in a one-shot manner, jointly reducing network complexity and increasing registration accuracy. To this end, we propose an Optimal Transport layer able to account for occluded points thanks to the use of outlier bins. The resulting OPRNet framework outperforms the state of the art on standard benchmarks, demonstrating better robustness and generalization ability than existing techniques.
• Abstract（参考訳）: 3D-3Dの登録は伝統的に最適化に基づく手法で行われているが、最近の研究は学習に基づく手法がより高速で堅牢な結果が得られることを示した。 しかし、この文脈ではPRNetだけが部分的から部分的な登録シナリオを処理できる。 残念なことに、これは複雑なネットワークアーキテクチャを持つ反復的な手順に依存するコストで達成される。 本稿では,学習に基づく部分的/部分的登録をワンショットで実現し,ネットワークの複雑さを減らし,登録精度を向上することを示す。 そこで本研究では,外れ値のビンを用いることにより,オクルードポイントを考慮できる最適なトランスポート層を提案する。 結果として得られるOPRNetフレームワークは、標準ベンチマークにおける技術状況よりも優れており、既存の技術よりも堅牢性と一般化能力が向上している。

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