Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point Cloud Registration Based on Graph Matching Optimization

論文の概要: Point Cloud Registration Based on Graph Matching Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05844v1
Date: Sun, 12 Feb 2023 03:29:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-14 18:17:32.490887
Title: Point Cloud Registration Based on Graph Matching Optimization
Title（参考訳）: グラフマッチング最適化に基づくポイントクラウド登録
Authors: Qianliang Wu, Yaqi Shen, Guofeng Mei, Yaqing Ding, Lei Luo, Jin Xie, Jian Yang
Abstract要約: アンダーライン最適化に基づくアンダーライングラフアンダーラインマッチングを提案する。提案手法は3DMatch/3DLoMatchベンチマークとKITTIベンチマークで評価されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.92028761652611
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Point Clouds Registration is a fundamental and challenging problem in 3D computer vision. It has been shown that the isometric transformation is an essential property in rigid point cloud registration, but the existing methods only utilize it in the outlier rejection stage. In this paper, we emphasize that the isometric transformation is also important in the feature learning stage for improving registration quality. We propose a \underline{G}raph \underline{M}atching \underline{O}ptimization based \underline{Net}work (denoted as GMONet for short), which utilizes the graph matching method to explicitly exert the isometry preserving constraints in the point feature learning stage to improve %refine the point representation. Specifically, we %use exploit the partial graph matching constraint to enhance the overlap region detection abilities of super points ($i.e.,$ down-sampled key points) and full graph matching to refine the registration accuracy at the fine-level overlap region. Meanwhile, we leverage the mini-batch sampling to improve the efficiency of the full graph matching optimization. Given high discriminative point features in the evaluation stage, we utilize the RANSAC approach to estimate the transformation between the scanned pairs. The proposed method has been evaluated on the 3DMatch/3DLoMatch benchmarks and the KITTI benchmark. The experimental results show that our method achieves competitive performance compared with the existing state-of-the-art baselines.
Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの登録は、3dコンピュータビジョンにおける基本的かつ困難な問題である。等尺変換は、剛点雲の登録において不可欠な性質であるが、既存の手法では、降圧拒絶段階においてのみ用いられる。本稿では,登録品質向上のための特徴学習段階において,等尺変換が重要であることも強調する。本稿では,グラフマッチング法を用いて,点特徴学習段階で制約を保存し,ポイント表現を%再定義する手法を明示的に適用した,\underline{g}raph \underline{m}atching \underline{o}ptimizationベースの\underline{net}work(略してgmonet)を提案する。具体的には、部分グラフマッチング制約を利用してスーパーポイント(例えば、ダウンサンプリングキーポイント)とフルグラフマッチングの重複領域検出能力を向上し、詳細な重複領域での登録精度を向上する。一方,ミニバッチサンプリングを活用し,全グラフマッチング最適化の効率を向上させる。評価段階における高い識別点の特徴を考慮し、RANSACアプローチを用いてスキャンしたペア間の変換を推定する。提案手法は3DMatch/3DLoMatchベンチマークとKITTIベンチマークで評価されている。実験の結果,本手法は既存のベースラインと比較して性能が向上することが示された。

関連論文リスト

L-PR: Exploiting LiDAR Fiducial Marker for Unordered Low Overlap Multiview Point Cloud Registration [5.2357168261831335]
本稿では,非秩序な低重なり点群を登録するL-PRという新しいフレームワークを提案する。我々はこれらをLiDARフィデューシャルマーカーと呼んでいるが、人気のある AprilTag や ArUco のマーカーと同じである。提案手法が従来の最先端手法を上回ることを示すため,定性的かつ定量的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T14:08:13Z)
SG-PGM: Partial Graph Matching Network with Semantic Geometric Fusion for 3D Scene Graph Alignment and Its Downstream Tasks [14.548198408544032]
我々は3次元シーングラフアライメントを部分的なグラフマッチング問題として扱い、グラフニューラルネットワークを用いてそれを解くことを提案する。我々は、点雲登録法で学習した幾何学的特徴を再利用し、クラスタ化された点レベルの幾何学的特徴とノードレベルの意味的特徴を関連付ける。本稿では,3次元シーングラフのノードワイドアライメントを用いて,事前学習した点雲登録手法からマッチング候補を再重み付けする点マッチング再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-28T15:01:58Z)
Q-REG: End-to-End Trainable Point Cloud Registration with Surface Curvature [81.25511385257344]
本稿では、リッチな幾何学的情報を用いて、単一の対応から剛性ポーズを推定する新しい解Q-REGを提案する。 Q-REGは、堅牢な推定を徹底的な探索として形式化し、エンドツーエンドのトレーニングを可能にする。実験では、Q-REGは対応マッチング法に非依存であり、推論とエンドツーエンドトレーニングの両方で使用した場合に一貫した改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-27T20:58:53Z)
Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching(TPAMI Version) [13.286247750893681]
3Dポイントクラウドの登録は、コンピュータビジョンとロボティクスの基本的な問題である。本稿では,ポイントクラウド登録のための新しいディープグラフマッチングベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-09T06:05:25Z)
Dual Adaptive Transformations for Weakly Supervised Point Cloud Segmentation [78.6612285236938]
弱制御点雲分割のための新しいDATモデル(textbfDual textbfAdaptive textbfTransformations)を提案する。我々は,大規模S3DISデータセットとScanNet-V2データセットの2つの人気バックボーンを用いたDATモデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-19T05:43:14Z)
Learning to Register Unbalanced Point Pairs [10.369750912567714]
最近の3D登録法は,大規模あるいは部分的に重複する点対を効果的に扱うことができる。非平衡点対に対する新しい3次元登録手法であるUPPNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-09T08:03:59Z)
REGTR: End-to-end Point Cloud Correspondences with Transformers [79.52112840465558]
我々は、注意機構が明示的な特徴マッチングとRANSACの役割を置き換えることができると推測する。本稿では,最終文集合を直接予測するエンドツーエンドフレームワークを提案する。提案手法は3DMatchおよびModelNetベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-28T06:01:00Z)
Deep Hough Voting for Robust Global Registration [52.40611370293272]
6次元変換パラメータ空間におけるハフ投票を利用した実世界の3Dスキャンのペア登録のための効率的なフレームワークを提案する。提案手法は, 3DMatch と 3DLoMatch のベンチマークにおいて, KITTI odometry データセットで同等の性能を達成しながら, 最先端の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-09T14:38:06Z)
UPDesc: Unsupervised Point Descriptor Learning for Robust Registration [54.95201961399334]
UPDescは、ロバストポイントクラウド登録のためのポイント記述子を学習するための教師なしの方法である。学習した記述子は既存の教師なし手法よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-05T17:11:08Z)
Deep-3DAligner: Unsupervised 3D Point Set Registration Network With Optimizable Latent Vector [15.900382629390297]
本稿では,3次元登録における技術的課題に対処するために,学習に最適化を統合する新しいモデルを提案する。ディープトランスフォーメーションデコーディングネットワークに加えて、我々のフレームワークは最適化可能なディープアンダーラインSpatial UnderlineCorrelation UnderlineRepresentationを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-29T22:44:38Z)
Making Affine Correspondences Work in Camera Geometry Computation [62.7633180470428]
局所的な特徴は、ポイント・ツー・ポイント対応ではなく、リージョン・ツー・リージョンを提供する。本稿では,全モデル推定パイプラインにおいて,地域間マッチングを効果的に活用するためのガイドラインを提案する。実験により、アフィンソルバはより高速な実行時にポイントベースソルバに匹敵する精度を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-20T12:07:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。