論文の概要: What Stops Learning-based 3D Registration from Working in the Real World?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10399v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 19:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-26 07:58:29.918249
• Title: What Stops Learning-based 3D Registration from Working in the Real World?
• Title（参考訳）: 学習ベースの3d登録が現実世界で動くのをやめる理由
• Authors: Zheng Dang, Lizhou Wang, Junning Qiu, Minglei Lu, Mathieu Salzmann
• Abstract要約: この研究は、3Dポイントのクラウド登録失敗の原因を特定し、その原因を分析し、解決策を提案する。 最終的に、これは最も実践的な3D登録ネットワーク(BPNet)に変換される。 我々のモデルは微調整をせずに実データに一般化し、商用センサで得られた見えない物体の点雲上で最大67%の精度に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.68326201131434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Much progress has been made on the task of learning-based 3D point cloud registration, with existing methods yielding outstanding results on standard benchmarks, such as ModelNet40, even in the partial-to-partial matching scenario. Unfortunately, these methods still struggle in the presence of real data. In this work, we identify the sources of these failures, analyze the reasons behind them, and propose solutions to tackle them. We summarise our findings into a set of guidelines and demonstrate their effectiveness by applying them to different baseline methods, DCP and IDAM. In short, our guidelines improve both their training convergence and testing accuracy. Ultimately, this translates to a best-practice 3D registration network (BPNet), constituting the first learning-based method able to handle previously-unseen objects in real-world data. Despite being trained only on synthetic data, our model generalizes to real data without any fine-tuning, reaching an accuracy of up to 67% on point clouds of unseen objects obtained with a commercial sensor.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースの3dポイントクラウド登録のタスクには多くの進歩があり、既存の手法はmodelnet40のような標準ベンチマークにおいて、部分的から部分的なマッチングシナリオにおいても優れた結果をもたらしている。 残念ながら、これらの方法はまだ実際のデータの存在に苦戦している。 本研究では,これらの失敗の原因を特定し,その背後にある理由を分析し,対処するための解決策を提案する。 本研究の成果を一連のガイドラインに要約し, DCP と IDAM の異なる基準法に適用することにより, それらの効果を実証する。 要するに、我々のガイドラインはトレーニングの収束とテストの精度の両方を改善している。 最終的に、これは最高の実践的な3d登録ネットワーク(bpnet)に変換され、実世界データで未認識のオブジェクトを処理できる最初の学習ベースの方法を構成する。 合成データのみをトレーニングしたものの,微調整を行わずに実データに一般化し,商用センサで取得した未検出物体の点雲上で最大67%の精度に達する。

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