論文の概要: (Just) A Spoonful of Refinements Helps the Registration Error Go Down

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03257v1
• Date: Fri, 6 Aug 2021 18:05:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:33:36.597625
• Title: (Just) A Spoonful of Refinements Helps the Registration Error Go Down
• Title（参考訳）: (単に)リファインメントのスポンジが登録エラーの解消に役立ちます
• Authors: S\'ergio Agostinho, Aljo\v{s}a O\v{s}ep, Alessio Del Bue, Laura Leal-Taix\'e
• Abstract要約: モデル学習中の点対応学習を,元の最適化問題を拡張して改善できることを示す。 実験により,既存の学習ベース登録手法に識別可能な層を接続することにより,対応性の向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.657142322476405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We tackle data-driven 3D point cloud registration. Given point correspondences, the standard Kabsch algorithm provides an optimal rotation estimate. This allows to train registration models in an end-to-end manner by differentiating the SVD operation. However, given the initial rotation estimate supplied by Kabsch, we show we can improve point correspondence learning during model training by extending the original optimization problem. In particular, we linearize the governing constraints of the rotation matrix and solve the resulting linear system of equations. We then iteratively produce new solutions by updating the initial estimate. Our experiments show that, by plugging our differentiable layer to existing learning-based registration methods, we improve the correspondence matching quality. This yields up to a 7% decrease in rotation error for correspondence-based data-driven registration methods.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型3dポイントクラウド登録に取り組む。 与えられた点対応により、標準カブシュアルゴリズムは最適な回転推定を提供する。 これにより、SVD操作を区別することで、エンドツーエンドで登録モデルをトレーニングすることができる。 しかし, カブシュが提供した初期回転推定値から, モデル学習時の点対応学習を, 元の最適化問題を拡張して改善できることを示す。 特に、回転行列の制御制約を線形化し、結果として得られる方程式の線形系を解く。 次に、初期推定値を更新して、反復的に新しい解を生成する。 実験により,既存の学習ベース登録手法に微分可能な層を接続することにより,対応マッチング品質が向上することを示す。 これにより、対応ベースのデータ駆動登録方式では、回転誤差が7%減少する。

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