論文の概要: Sampling Network Guided Cross-Entropy Method for Unsupervised Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06619v2
• Date: Wed, 15 Sep 2021 17:21:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 10:35:06.026140
• Title: Sampling Network Guided Cross-Entropy Method for Unsupervised Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: 無監督点雲登録のためのサンプリングネットワーク誘導クロスエントロピー法
• Authors: Haobo Jiang, Yaqi Shen, Jin Xie, Jun Li, Jianjun Qian, Jian Yang
• Abstract要約: 教師なし3次元登録のためのクロスエントロピー法(CEM)を組み込んだエンド・ツー・エンドのディープモデルを提案する。 サンプリングネットワークモジュールでは、一対の点雲が与えられた場合、サンプリングネットワークは変換空間上の事前サンプリング分布を学習する。 本稿では,まず,最大コンセンサス基準に基づくアライメント基準をポイントクラウド登録タスクの報酬関数として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.44254008764768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, by modeling the point cloud registration task as a Markov decision process, we propose an end-to-end deep model embedded with the cross-entropy method (CEM) for unsupervised 3D registration. Our model consists of a sampling network module and a differentiable CEM module. In our sampling network module, given a pair of point clouds, the sampling network learns a prior sampling distribution over the transformation space. The learned sampling distribution can be used as a "good" initialization of the differentiable CEM module. In our differentiable CEM module, we first propose a maximum consensus criterion based alignment metric as the reward function for the point cloud registration task. Based on the reward function, for each state, we then construct a fused score function to evaluate the sampled transformations, where we weight the current and future rewards of the transformations. Particularly, the future rewards of the sampled transforms are obtained by performing the iterative closest point (ICP) algorithm on the transformed state. By selecting the top-k transformations with the highest scores, we iteratively update the sampling distribution. Furthermore, in order to make the CEM differentiable, we use the sparsemax function to replace the hard top-$k$ selection. Finally, we formulate a Geman-McClure estimator based loss to train our end-to-end registration model. Extensive experimental results demonstrate the good registration performance of our method on benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウド登録タスクをマルコフ決定プロセスとしてモデル化することにより,教師なし3次元登録のためのクロスエントロピー法(CEM)を組み込んだエンドツーエンドのディープモデルを提案する。 我々のモデルはサンプリングネットワークモジュールと微分可能なCEMモジュールで構成される。 サンプリングネットワークモジュールでは、一対の点雲が与えられた場合、サンプリングネットワークは変換空間上の事前サンプリング分布を学習する。 学習したサンプリング分布は、微分可能なCEMモジュールの「良い」初期化として使うことができる。 微分可能なcemモジュールでは,まず,ポイントクラウド登録タスクの報奨関数として,最大コンセンサス基準に基づくアライメントメトリックを提案する。 報酬関数に基づいて、各状態に対して融合スコア関数を構築し、サンプル変換を評価し、変換の現在および将来の報酬を重み付けます。 特に、この変換状態において反復的最接近点(icp)アルゴリズムを実行し、サンプル変換の将来的な報酬を得る。 最高スコアのtop-k変換を選択することで,サンプリング分布を反復的に更新する。 さらに、CEMを微分可能にするために、sparsemax関数を使用して、ハードトップ$k$選択を置き換える。 最後に、geman-mcclure estimatorベースの損失を定式化し、エンドツーエンドの登録モデルをトレーニングします。 大規模な実験結果から,ベンチマークデータセット上での本手法の良好な登録性能が示された。

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