論文の概要: RoCNet: 3D Robust Registration of Point-Clouds using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07963v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 15:07:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:33:52.580515
• Title: RoCNet: 3D Robust Registration of Point-Clouds using Deep Learning
• Title（参考訳）: RoCNet:ディープラーニングを用いたポイントクラウドの3次元ロバスト登録
• Authors: Karim Slimani, Brahim Tamadazte, Catherine Achard
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づく3Dポイントクラウド登録手法を提案する。 我々はModelNet40データセットで実験を行い、提案したアーキテクチャは非常に有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.478764356647437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new method for 3D point cloud registration based on deep learning. The architecture is composed of three distinct blocs: (i) an encoder composed of a convolutional graph-based descriptor that encodes the immediate neighbourhood of each point and an attention mechanism that encodes the variations of the surface normals. Such descriptors are refined by highlighting attention between the points of the same set and then between the points of the two sets. (ii) a matching process that estimates a matrix of correspondences using the Sinkhorn algorithm. (iii) Finally, the rigid transformation between the two point clouds is calculated by RANSAC using the Kc best scores from the correspondence matrix. We conduct experiments on the ModelNet40 dataset, and our proposed architecture shows very promising results, outperforming state-of-the-art methods in most of the simulated configurations, including partial overlap and data augmentation with Gaussian noise.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープラーニングに基づく3Dポイントクラウド登録手法を提案する。 アーキテクチャは3つの異なるブロックで構成されている。 (i)各点の直近近傍を符号化する畳み込みグラフに基づく記述子と、表面正規値の変動を符号化する注意機構とからなるエンコーダ。 このような記述子は、同じ集合の点と2つの集合の点の間の注意を強調することで洗練される。 (ii)シンクホーンアルゴリズムを用いて対応の行列を推定するマッチングプロセス。 (iii) 最後に、対応行列からのkcベストスコアを用いて、2つの点雲間の剛性変換をransacにより計算する。 我々はModelNet40データセット上で実験を行い、提案アーキテクチャはガウス雑音による部分的な重なり合いやデータ拡張を含む、ほとんどのシミュレーション構成において最先端の手法よりも優れていることを示す。

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