論文の概要: A Unified BEV Model for Joint Learning of 3D Local Features and Overlap Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14511v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 12:01:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 16:42:46.466011
• Title: A Unified BEV Model for Joint Learning of 3D Local Features and Overlap Estimation
• Title（参考訳）: 3次元局所特徴の合同学習とオーバーラップ推定のための統一型BEVモデル
• Authors: Lin Li, Wendong Ding, Yongkun Wen, Yufei Liang, Yong Liu, Guowei Wan
• Abstract要約: 本稿では,3次元局所特徴の同時学習と重なり推定のための統合鳥眼ビュー(BEV)モデルを提案する。 提案手法は,特に重複の少ないシーンにおいて,重複予測における既存手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.499361832561634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pairwise point cloud registration is a critical task for many applications, which heavily depends on finding the right correspondences from the two point clouds. However, the low overlap between the input point clouds makes the registration prone to fail, leading to mistaken overlapping and mismatched correspondences, especially in scenes where non-overlapping regions contain similar structures. In this paper, we present a unified bird's-eye view (BEV) model for jointly learning of 3D local features and overlap estimation to fulfill the pairwise registration and loop closure. Feature description based on BEV representation is performed by a sparse UNet-like network, and the 3D keypoints are extracted by a detection head for 2D locations and a regression head for heights, respectively. For overlap detection, a cross-attention module is applied for interacting contextual information of the input point clouds, followed by a classification head to estimate the overlapping region. We evaluate our unified model extensively on the KITTI dataset and Apollo-SouthBay dataset. The experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing methods on overlap prediction, especially in scenes with small overlaps. The registration precision also achieves top performance on both datasets in terms of translation and rotation errors. Source codes will be available soon.
• Abstract（参考訳）: ペアワイズポイントクラウド登録は多くのアプリケーションにとって重要なタスクであり、2つのポイントクラウドから適切な対応を見つけることに大きく依存している。 しかし、入力点雲間の重なりが低ければ、登録が失敗しにくくなり、特に重複しない領域が類似した構造を含む場面では、重なりの重なりや不一致の対応が生じる。 本稿では,3次元局所特徴の同時学習と重なり推定を併用し,両面の登録とループ閉鎖を両立させる統一鳥眼ビュー(BEV)モデルを提案する。 bev表現に基づく特徴記述をスパースunetライクなネットワークで行い、これら3dキーポイントを2dロケーション用検出ヘッドと高さ用回帰ヘッドとでそれぞれ抽出する。 重なり検出には、入力点雲のコンテクスト情報間の相互作用にクロスアテンションモジュールを適用し、次に分類ヘッドを用いて重なり領域を推定する。 kittiデータセットとapollo-southbayデータセットで統一モデルを評価した。 実験により,本手法が既存の重なり予測手法,特に重なりが小さいシーンを有意に上回ることを示した。 登録精度は、翻訳および回転誤差の観点から、両方のデータセット上で最高のパフォーマンスを達成する。 ソースコードはもうすぐ入手できる。

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