論文の概要: DPCN++: Differentiable Phase Correlation Network for Versatile Pose Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05707v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 10:00:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 09:35:30.111417
• Title: DPCN++: Differentiable Phase Correlation Network for Versatile Pose Registration
• Title（参考訳）: DPCN++:Versatile Pose Registrationのための微分位相相関ネットワーク
• Authors: Zexi Chen, Yiyi Liao, Haozhe Du, Haodong Zhang, Xuecheng Xu, Haojian Lu, Rong Xiong, Yue Wang
• Abstract要約: 本稿では,世界規模で収束し,対応のない位相相関解法を提案する。 DCPN++は,2次元鳥眼視画像,3次元物体・シーン計測,医用画像など,入力モードが異なる幅広い登録タスクで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.60311260250232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pose registration is critical in vision and robotics. This paper focuses on the challenging task of initialization-free pose registration up to 7DoF for homogeneous and heterogeneous measurements. While recent learning-based methods show promise using differentiable solvers, they either rely on heuristically defined correspondences or are prone to local minima. We present a differentiable phase correlation (DPC) solver that is globally convergent and correspondence-free. When combined with simple feature extraction networks, our general framework DPCN++ allows for versatile pose registration with arbitrary initialization. Specifically, the feature extraction networks first learn dense feature grids from a pair of homogeneous/heterogeneous measurements. These feature grids are then transformed into a translation and scale invariant spectrum representation based on Fourier transform and spherical radial aggregation, decoupling translation and scale from rotation. Next, the rotation, scale, and translation are independently and efficiently estimated in the spectrum step-by-step using the DPC solver. The entire pipeline is differentiable and trained end-to-end. We evaluate DCPN++ on a wide range of registration tasks taking different input modalities, including 2D bird's-eye view images, 3D object and scene measurements, and medical images. Experimental results demonstrate that DCPN++ outperforms both classical and learning-based baselines, especially on partially observed and heterogeneous measurements.
• Abstract（参考訳）: ポーズ登録は視覚とロボット工学において重要である。 本稿では,同種および異種測定における7DoFまでの初期化自由ポーズ登録の課題に焦点を当てた。 近年の学習ベース手法では, 可微分解法を用いた有望性を示すが, ヒューリスティックに定義された対応に依存するか, 局所最小化に傾向がある。 本稿では,世界規模で収束し,対応しない微分位相相関法を提案する。 単純な特徴抽出ネットワークと組み合わせることで、汎用フレームワークDPCN++は任意の初期化による多目的ポーズ登録を可能にする。 具体的には、特徴抽出ネットワークは、まず、一対の均質/ヘテロゲネス測定から高密度特徴格子を学習する。 これらの特徴格子は、フーリエ変換と球状半径アグリゲーションに基づく変換およびスケール不変スペクトル表現に変換され、変換とスケールは回転から切り離される。 次に、DPCソルバを用いてスペクトル毎に、回転、スケール、翻訳を独立に、かつ効率的に推定する。 パイプライン全体が微分可能で、エンドツーエンドでトレーニングされる。 2d鳥の目視画像,3dオブジェクトとシーンの計測,医療画像など,さまざまな入力モダリティを持つ幅広い登録タスクでdcpn++を評価した。 実験により, DCPN++は古典的, 学習的ベースライン, 特に部分的に観察された, 不均一な測定において, 高い性能を示した。

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