論文の概要: Reliable Inlier Evaluation for Unsupervised Point Cloud Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11292v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 03:46:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 15:52:53.045965
- Title: Reliable Inlier Evaluation for Unsupervised Point Cloud Registration
- Title（参考訳）: 教師なしポイントクラウド登録の信頼性評価
- Authors: Yaqi Shen, Le Hui, Haobo Jiang, Jin Xie, Jian Yang
- Abstract要約: 本研究では,ロバストな無監督点雲登録のための周辺コンセンサスに基づく信頼性の高い不整合性評価手法を提案する。
震源近傍とそれに対応する擬似目標近傍の識別的幾何学的差異を効果的不等式識別のために捉えることが期待されている。
教師なし環境下では,ハマー関数に基づく大域的アライメント損失,局所的な地域的コンセンサス損失,空間的一貫性損失をモデル最適化に用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.883254695961682
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised point cloud registration algorithm usually suffers from the
unsatisfied registration precision in the partially overlapping problem due to
the lack of effective inlier evaluation. In this paper, we propose a
neighborhood consensus based reliable inlier evaluation method for robust
unsupervised point cloud registration. It is expected to capture the
discriminative geometric difference between the source neighborhood and the
corresponding pseudo target neighborhood for effective inlier distinction.
Specifically, our model consists of a matching map refinement module and an
inlier evaluation module. In our matching map refinement module, we improve the
point-wise matching map estimation by integrating the matching scores of
neighbors into it. The aggregated neighborhood information potentially
facilitates the discriminative map construction so that high-quality
correspondences can be provided for generating the pseudo target point cloud.
Based on the observation that the outlier has the significant structure-wise
difference between its source neighborhood and corresponding pseudo target
neighborhood while this difference for inlier is small, the inlier evaluation
module exploits this difference to score the inlier confidence for each
estimated correspondence. In particular, we construct an effective graph
representation for capturing this geometric difference between the
neighborhoods. Finally, with the learned correspondences and the corresponding
inlier confidence, we use the weighted SVD algorithm for transformation
estimation. Under the unsupervised setting, we exploit the Huber function based
global alignment loss, the local neighborhood consensus loss, and spatial
consistency loss for model optimization. The experimental results on extensive
datasets demonstrate that our unsupervised point cloud registration method can
yield comparable performance.
- Abstract（参考訳）: 教師なしポイントクラウド登録アルゴリズムは通常、効果的な不確実性評価の欠如による部分重複問題における不満足な登録精度に苦しむ。
本稿では,ロバストな無教師ポイントクラウド登録のための地域合意に基づく信頼度評価手法を提案する。
震源近傍とそれに対応する擬似目標近傍の識別的幾何学的差異を効果的に区別するために捉えることが期待される。
具体的には,マッチングマップリファインメントモジュールと不整合評価モジュールから構成される。
マッチングマップリファインメントモジュールでは、隣人のマッチングスコアを組み込むことで、ポイントワイズ対応マップ推定を改善する。
集約された近傍情報は、疑似目標点クラウドを生成するために高品質な対応を提供することができるように、識別マップ構築を容易にする。
外れ値がソース近傍と対応する疑似ターゲット近傍との間に有意な構造的差を有するという観測に基づいて、この外れ値に対する差は小さいが、この差を利用して推定された対応ごとに不確実信頼度をスコアする。
特に,近傍間の幾何学的差異を捉えるための有効なグラフ表現を構築する。
最後に、学習した対応とそれに対応する不整合信頼度を用いて、重み付きSVDアルゴリズムを用いて変換推定を行う。
教師なし環境下では,ハマー関数に基づく大域的アライメント損失,局所的な地域的コンセンサス損失,空間的一貫性損失をモデル最適化に用いる。
広範なデータセットを用いた実験結果から,教師なしのポイントクラウド登録手法が同等の性能を発揮することが示された。
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