論文の概要: PointCLM: A Contrastive Learning-based Framework for Multi-instance Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00219v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 04:30:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-02 13:58:00.147699
• Title: PointCLM: A Contrastive Learning-based Framework for Multi-instance Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: PointCLM: マルチインスタンスポイントクラウド登録のためのコントラスト学習ベースのフレームワーク
• Authors: Mingzhi Yuan, Zhihao Li, Qiuye Jin, Xinrong Chen, Manning Wang
• Abstract要約: PointCLMは、ミュートリインスタンスポイントクラウド登録のための対照的な学習ベースのフレームワークである。 提案手法は, 合成データと実データの両方において, 最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.969636478156443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-instance point cloud registration is the problem of estimating multiple poses of source point cloud instances within a target point cloud. Solving this problem is challenging since inlier correspondences of one instance constitute outliers of all the other instances. Existing methods often rely on time-consuming hypothesis sampling or features leveraging spatial consistency, resulting in limited performance. In this paper, we propose PointCLM, a contrastive learning-based framework for mutli-instance point cloud registration. We first utilize contrastive learning to learn well-distributed deep representations for the input putative correspondences. Then based on these representations, we propose a outlier pruning strategy and a clustering strategy to efficiently remove outliers and assign the remaining correspondences to correct instances. Our method outperforms the state-of-the-art methods on both synthetic and real datasets by a large margin.
• Abstract（参考訳）: マルチインスタンスポイントクラウド登録は、ターゲットポイントクラウド内のソースポイントクラウドインスタンスの複数のポーズを推定する問題である。 この問題の解決は、あるインスタンスの不整合が他のすべてのインスタンスの外れ値を構成するため、難しい。 既存の手法はしばしば時間を要する仮説サンプリングや空間的一貫性を利用した特徴に依存しており、性能は限られている。 本稿では,マルチインスタンス・ポイント・クラウド登録のためのコントラスト学習ベースのフレームワークであるPointCLMを提案する。 まず, コントラスト学習を活用し, 入力文の対応によく分布した深層表現を学習する。 次に,これらの表現に基づいて,外れ値除去戦略とクラスタリング戦略を提案し,外れ値を効率的に除去し,残余の対応を正しいインスタンスに割り当てる。 本手法は,合成データと実データの両方において最先端の手法を大きなマージンで上回っている。

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