論文の概要: Fast and Robust Iterative Closest Point
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07627v2
- Date: Tue, 29 Dec 2020 14:24:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 06:38:25.635323
- Title: Fast and Robust Iterative Closest Point
- Title(参考訳): 高速かつロバストな反復閉点
- Authors: Juyong Zhang and Yuxin Yao and Bailin Deng
- Abstract要約: イテレーティブ・クローズト・ポイント(ICP)は、2つの点集合間の剛性登録のための基本技術である。
Sparse ICPのような最近の研究は、計算速度を犠牲にしてスパース性最適化によって堅牢性を達成する。
本稿では,古典的な点対点ICPを最大化最小化(MM)アルゴリズムとして扱えることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.42799285301607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Iterative Closest Point (ICP) algorithm and its variants are a
fundamental technique for rigid registration between two point sets, with wide
applications in different areas from robotics to 3D reconstruction. The main
drawbacks for ICP are its slow convergence as well as its sensitivity to
outliers, missing data, and partial overlaps. Recent work such as Sparse ICP
achieves robustness via sparsity optimization at the cost of computational
speed. In this paper, we propose a new method for robust registration with fast
convergence. First, we show that the classical point-to-point ICP can be
treated as a majorization-minimization (MM) algorithm, and propose an Anderson
acceleration approach to speed up its convergence. In addition, we introduce a
robust error metric based on the Welsch's function, which is minimized
efficiently using the MM algorithm with Anderson acceleration. On challenging
datasets with noises and partial overlaps, we achieve similar or better
accuracy than Sparse ICP while being at least an order of magnitude faster.
Finally, we extend the robust formulation to point-to-plane ICP, and solve the
resulting problem using a similar Anderson-accelerated MM strategy. Our robust
ICP methods improve the registration accuracy on benchmark datasets while being
competitive in computational time.
- Abstract(参考訳): イテレーティブ・クローズト・ポイント(ICP)アルゴリズムとその変種は、ロボット工学から3D再構成まで幅広い分野において、2つの点集合間の剛性登録の基本的な技術である。
icpの主な欠点は、収束が遅いことと、異常値に対する感度、データ欠落、部分重複である。
スパースicpのような最近の研究は、計算速度のコストでスパース性最適化によって堅牢性を実現している。
本稿では,高速収束を伴うロバストな登録手法を提案する。
まず,古典的点対点ICPを最大化最小化(MM)アルゴリズムとして扱うことを示し,その収束を高速化するためのアンダーソン加速度法を提案する。
さらに、アンダーソン加速度を持つMMアルゴリズムを用いて効率よく最小化されるウェルシュ関数に基づくロバストな誤差計量を導入する。
ノイズと部分的な重なりを持つ挑戦的データセットでは、Sparse ICPと同等あるいはより正確な精度を 少なくとも1桁高速に達成する。
最後に,ロバストな定式化を点対平面icpに拡張し,anderson-accelerated mm戦略を用いて解く。
我々の頑健なICP手法は、計算時間で競合しながら、ベンチマークデータセットの登録精度を向上させる。
関連論文リスト
- Rapid Person Re-Identification via Sub-space Consistency Regularization [51.76876061721556]
Person Re-Identification (ReID) は、歩行者を分離したカメラで識別する。
実値特徴記述子を用いた既存のReID法は精度が高いが、ユークリッド距離計算が遅いため効率が低い。
本稿では,ReID 処理を 0.25 倍高速化するサブスペース一貫性規則化 (SCR) アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T02:44:05Z) - Fast and Robust Non-Rigid Registration Using Accelerated
Majorization-Minimization [35.66014845211251]
非剛性登録は、ターゲット形状と整合する非剛性な方法でソース形状を変形させるが、コンピュータビジョンにおける古典的な問題である。
既存のメソッドは通常$ell_p$型ロバストノルムを使用してアライメントエラーを測定し、変形の滑らかさを規則化する。
本稿では、アライメントと正規化のためのグローバルなスムーズなロバストノルムに基づく、ロバストな非剛体登録のための定式化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T16:00:33Z) - Large-scale Optimization of Partial AUC in a Range of False Positive
Rates [51.12047280149546]
ROC曲線 (AUC) の下の領域は、機械学習において最も広く使われている分類モデルのパフォーマンス指標の1つである。
近年の封筒平滑化技術に基づく効率的な近似勾配降下法を開発した。
提案アルゴリズムは,効率のよい解法を欠くランク付けされた範囲損失の和を最小化するためにも利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T03:46:18Z) - Nesterov Accelerated ADMM for Fast Diffeomorphic Image Registration [63.15453821022452]
ディープラーニングに基づくアプローチの最近の発展は、DiffIRのサブ秒間実行を実現している。
本稿では,中間定常速度場を機能的に構成する簡易な反復スキームを提案する。
次に、任意の順序の正規化項を用いて、これらの速度場に滑らかさを課す凸最適化モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-26T19:56:45Z) - Doubly Robust Off-Policy Actor-Critic: Convergence and Optimality [131.45028999325797]
ディスカウント型MDPのための2倍堅牢なオフポリチックAC(DR-Off-PAC)を開発した。
DR-Off-PACは、俳優と批評家の両方が一定のステップで同時に更新される単一のタイムスケール構造を採用しています。
有限時間収束速度を研究し, dr-off-pac のサンプル複雑性を特徴とし, $epsilon$-accurate optimal policy を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T18:56:13Z) - Rapid Robust Principal Component Analysis: CUR Accelerated Inexact Low
Rank Estimation [8.169365031508885]
我々は、Iterated Robust CUR(IRCUR)という新しい非RPCアルゴリズムを提案する。
IRCURは小さなサブマトリクスのみを処理でき、アルゴリズム全体を通して全行列上の高価な計算を避けることができる。
数値実験は、IRCURの合成と実世界の両方のデータセットに対する計算上の優位性を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T22:30:20Z) - Single-Timescale Stochastic Nonconvex-Concave Optimization for Smooth
Nonlinear TD Learning [145.54544979467872]
本稿では,各ステップごとに1つのデータポイントしか必要としない2つの単一スケールシングルループアルゴリズムを提案する。
本研究の結果は, 同時一次および二重側収束の形で表される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T20:36:49Z) - Fast Coherent Point Drift [4.369046007546103]
コヒーレント点ドリフト(CPD)は、非剛性点集合登録のための古典的な方法である。
単純な対応する制約を導入することで、PDの高速な実装を開発する。
3次元点雲データによる実験結果から,本手法は登録プロセスの負担を大幅に軽減できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T09:35:23Z) - Quasi-Newton Solver for Robust Non-Rigid Registration [35.66014845211251]
データフィッティングと正規化のための大域的スムーズなロバスト推定器に基づくロバストな非剛性登録のための定式化を提案する。
本稿では,L-BFGS を用いた最小二乗問題の解法に,各繰り返しを減らし,最大化最小化アルゴリズムを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T01:45:05Z) - RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features [79.52112840465558]
RPM-Netは、より敏感で、より堅牢なディープラーニングベースのアプローチである。
既存の方法とは異なり、我々のRPM-Netは、部分的な可視性を備えた対応や点雲の欠如を処理します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T13:45:27Z) - TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration [30.19476775410544]
最初の高速かつ堅牢な3Dポイントの登録アルゴリズムは、大量の外れ値の存在下での3Dポイントの登録である。
TEASER++という名前の第二の高速で堅牢な認証翻訳は、大規模なサブプロブレムを解決するために、既成の非コンポーネントを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T18:56:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。