論文の概要: 3D Unsupervised Region-Aware Registration Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03544v3
• Date: Thu, 22 Feb 2024 07:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 19:27:52.600678
• Title: 3D Unsupervised Region-Aware Registration Transformer
• Title（参考訳）: 3次元教師なし領域認識登録変換器
• Authors: Yu Hao, Yi Fang
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークによるロバストポイントクラウド登録モデルを学習することが、強力なパラダイムとして浮上した。 自己教師型3次元形状再構成損失を伴って入力形状を異なる領域に分割できる3次元領域分割モジュールの設計を提案する。 実験により,我々の3D-URRTは,様々なベンチマークデータセットよりも優れた登録性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.137287695912633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper concerns the research problem of point cloud registration to find the rigid transformation to optimally align the source point set with the target one. Learning robust point cloud registration models with deep neural networks has emerged as a powerful paradigm, offering promising performance in predicting the global geometric transformation for a pair of point sets. Existing methods first leverage an encoder to regress the global shape descriptor, which is then decoded into a shape-conditioned transformation via concatenation-based conditioning. However, different regions of a 3D shape vary in their geometric structures which makes it more sense that we have a region-conditioned transformation instead of the shape-conditioned one. In this paper, we define our 3D registration function through the introduction of a new design of 3D region partition module that is able to divide the input shape to different regions with a self-supervised 3D shape reconstruction loss without the need for ground truth labels. We further propose the 3D shape transformer module to efficiently and effectively capture short- and long-range geometric dependencies for regions on the 3D shape Consequently, the region-aware decoder module is proposed to predict the transformations for different regions respectively. The global geometric transformation from the source point set to the target one is then formed by the weighted fusion of region-aware transformation. Compared to the state-of-the-art approaches, our experiments show that our 3D-URRT achieves superior registration performance over various benchmark datasets (e.g. ModelNet40).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウドの登録に関する研究課題を考察し,対象とするポイントセットを最適に整えるための厳格な変換を求める。 ディープニューラルネットワークを用いたロバストなポイントクラウド登録モデルの学習は、強力なパラダイムとして登場し、一対のポイントセットに対するグローバル幾何変換の予測に有望なパフォーマンスを提供する。 既存の手法はまずエンコーダを利用して大域的な形状記述子を回帰し、結合に基づく条件付けによって形状条件変換に復号する。 しかし、3次元形状の異なる領域は幾何学的構造が異なるため、形状条件の領域ではなく領域条件の変換がより合理的である。 本稿では,入力形状を異なる領域に分割可能な3次元領域分割モジュールの新たな設計を導入することで,地上の真理ラベルを必要とせずに,自己監督型3次元形状復元損失で3次元領域分割関数を定義する。 さらに,3次元形状上の領域の短距離および長距離幾何依存性を効果的に捕捉する3次元形状変換モジュールを提案し,領域認識デコーダモジュールを提案し,それぞれ異なる領域の変換を予測する。 次に、原点から対象点への大域的幾何変換は、領域認識変換の重み付き融合によって形成される。 現状のアプローチと比較すると、我々の3D-URRTは様々なベンチマークデータセット(ModelNet40など)よりも優れた登録性能を実現している。

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