論文の概要: Rotation-Invariant Transformer for Point Cloud Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08231v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 20:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:31:59.717936
• Title: Rotation-Invariant Transformer for Point Cloud Matching
• Title（参考訳）: 点雲マッチングのための回転不変変圧器
• Authors: Hao Yu, Zheng Qin, Ji Hou, Mahdi Saleh, Dongsheng Li, Benjamin Busam, Slobodan Ilic
• Abstract要約: 我々は,回転不変変換器であるRoITrを導入し,点クラウドマッチングタスクにおけるポーズ変動に対処する。 局所的なレベルから、ポーズ不変幾何を記述するために、ポイントペア特徴(PPF)ベースの座標を組み込んだアテンション機構を導入する。 さらに,自覚機構によって学習された回転不変なクロスフレーム空間認識を備えたグローバルトランスフォーマーを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.365839909264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intrinsic rotation invariance lies at the core of matching point clouds with handcrafted descriptors, but it is despised by most of the recent deep matchers. As an alternative, they obtain the rotation invariance extrinsically via data augmentation. However, the continuous SO(3) space can never be covered by the finite number of augmented rotations, resulting in their instability when facing rotations that are rarely seen. To this end, we introduce RoITr, a Rotation-Invariant Transformer to cope with the pose variations in the point cloud matching task. We contribute both on the local and global levels. Starting from the local level, we introduce an attention mechanism embedded with Point Pair Feature (PPF)-based coordinates to describe the pose-invariant geometry, upon which a novel attention-based encoder-decoder is constructed. We further propose a global transformer with rotation-invariant cross-frame spatial awareness learned by the self-attention mechanism, which significantly improves the feature distinctiveness and makes the model robust with respect to the low overlap. Experiments are conducted on both the rigid and non-rigid public benchmarks, where RoITr outperforms all the state-of-the-art models by a considerable margin in the low-overlapping scenarios. Especially when the rotations are enlarged on the challenging 3DLoMatch benchmark, RoITr surpasses the existing methods by at least 13 and 5 percentage points in terms of the Inlier Ratio and the Registration Recall, respectively.
• Abstract（参考訳）: 内在的な回転不変性は、手作りのディスクリプタと一致する点雲の中核にあるが、最近のディープマッカーのほとんどによって軽蔑されている。 代替として、データ拡張によって外因的に回転不変性を得る。 しかし、連続な SO(3) 空間は有限個の増進回転によって覆われることはなく、その結果、ほとんど見られない対向回転の不安定性が生じる。 そこで,本稿では,ポイントクラウドマッチングタスクのポーズ変化に対応する回転不変変圧器roitrを紹介する。 我々は地域レベルとグローバルレベルの両方に貢献する。 局所的なレベルから、新しいアテンションベースのエンコーダデコーダを構成するポーズ不変幾何を記述するために、ポイントペア特徴(PPF)ベースの座標を組み込んだアテンション機構を導入する。 さらに,自己認識機構によって学習された回転不変なクロスフレーム空間認識を備えたグローバルトランスフォーマーを提案する。 厳密なベンチマークと非厳密なベンチマークの両方で実験が行われ、RoITrは低い重なり合いのシナリオにおいて、すべての最先端モデルよりかなり優れている。 特に、挑戦的な3DLoMatchベンチマークでローテーションが拡大されると、RoITrはInlier RatioとRegistration Recallのそれぞれで、既存のメソッドを少なくとも13と5のパーセンテージで上回っている。

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