論文の概要: You Only Hypothesize Once: Point Cloud Registration with Rotation-equivariant Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00182v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 04:23:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:22:06.998013
• Title: You Only Hypothesize Once: Point Cloud Registration with Rotation-equivariant Descriptors
• Title（参考訳）: 一度だけ仮説を立てる:回転同変ディスクリプタによるポイントクラウド登録
• Authors: Haiping Wang, Yuan Liu, Zhen Dong, Wenping Wang, Bisheng Yang
• Abstract要約: そこで我々は,You Only hypothesize Once (YOHO) という,ローカルな記述子に基づく新しいフレームワークを提案する。 YOHOは、広く使用されている4つのデータセット上でのRANSACイテレーションをはるかに少なくして、優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.895881968282257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel local descriptor-based framework, called You Only Hypothesize Once (YOHO), for the registration of two unaligned point clouds. In contrast to most existing local descriptors which rely on a fragile local reference frame to gain rotation invariance, the proposed descriptor achieves the rotation invariance by recent technologies of group equivariant feature learning, which brings more robustness to point density and noise. Meanwhile, the descriptor in YOHO also has a rotation equivariant part, which enables us to estimate the registration from just one correspondence hypothesis. Such property reduces the searching space for feasible transformations, thus greatly improves both the accuracy and the efficiency of YOHO. Extensive experiments show that YOHO achieves superior performances with much fewer needed RANSAC iterations on four widely-used datasets, the 3DMatch/3DLoMatch datasets, the ETH dataset and the WHU-TLS dataset. More details are shown in our project page: https://hpwang-whu.github.io/YOHO/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの非整合点雲の登録のための局所記述子に基づく新しいフレームワーク,You Only hypothesize Once (YOHO)を提案する。 フレキシブルな局所参照フレームを頼りに回転不変性を得る既存のほとんどの局所記述子とは対照的に,提案記述子は群同変特徴学習の最近の技術により回転不変性を実現し,点密度と雑音に強いロバスト性をもたらす。 一方、YOHOのディスクリプタにも回転同変部があり、1つの対応仮説から登録を推定することができる。 このような特性により、実現可能な変換の探索空間が減少し、YOHOの精度と効率が大幅に向上する。 大規模な実験により、YOHOは3DMatch/3DLoMatchデータセット、ETHデータセット、WHU-TLSデータセットの4つの広く使用されているデータセットにおいて、RANSACイテレーションをはるかに少なくして、優れたパフォーマンスを実現している。 https://hpwang-whu.github.io/yoho/。

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