論文の概要: Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06688v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 13:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:18:30.439725
• Title: Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: 高速かつロバストなクラウド登録のための幾何学変換器
• Authors: Zheng Qin, Hao Yu, Changjian Wang, Yulan Guo, Yuxing Peng and Kai Xu
• Abstract要約: 点雲登録のための正確な対応を抽出する問題について検討する。 最近のキーポイントフリー手法は、低オーバーラップシナリオでは難しい繰り返し可能なキーポイントの検出を回避している。 本稿では,ロバストなスーパーポイントマッチングのための幾何学的特徴を学習するための幾何学変換器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.10568889775553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of extracting accurate correspondences for point cloud registration. Recent keypoint-free methods bypass the detection of repeatable keypoints which is difficult in low-overlap scenarios, showing great potential in registration. They seek correspondences over downsampled superpoints, which are then propagated to dense points. Superpoints are matched based on whether their neighboring patches overlap. Such sparse and loose matching requires contextual features capturing the geometric structure of the point clouds. We propose Geometric Transformer to learn geometric feature for robust superpoint matching. It encodes pair-wise distances and triplet-wise angles, making it robust in low-overlap cases and invariant to rigid transformation. The simplistic design attains surprisingly high matching accuracy such that no RANSAC is required in the estimation of alignment transformation, leading to $100$ times acceleration. Our method improves the inlier ratio by 17\%$\sim$30\% and the registration recall by over 7\% on the challenging 3DLoMatch benchmark. The code and models will be released at \url{https://github.com/qinzheng93/GeoTransformer}.
• Abstract（参考訳）: 点雲登録のための正確な対応を抽出する問題について検討する。 最近のキーポイントフリー手法は、低オーバーラップシナリオでは難しい繰り返し可能なキーポイントの検出を回避し、登録において大きな可能性を示す。 彼らはダウンサンプリングされたスーパーポイント上の対応を求め、それを密度のある点に伝播する。 スーパーポイントは、隣のパッチが重なり合うかどうかで一致します。 このようなスパースでゆるやかなマッチングは、点雲の幾何学的構造を捉える文脈的特徴を必要とする。 我々は,ロバストな超点マッチングのための幾何学的特徴を学ぶための幾何学的トランスフォーマーを提案する。 双対距離と三重項角を符号化し、低オーバーラップの場合は頑健であり、剛性変換には不変である。 単純化された設計は驚くほど高いマッチング精度を達成し、アライメント変換の推定にはransacを必要とせず、100ドルの高速化をもたらす。 本手法は,3dlomatchベンチマークにおいて,イリアー比を17\%$\sim$30\%,登録リコールを7\%以上改善する。 コードとモデルは \url{https://github.com/qinzheng93/GeoTransformer} でリリースされる。

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