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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08231v3
• Date: Wed, 27 Mar 2024 06:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-28 23:31:58.760422
• Title: Rotation-Invariant Transformer for Point Cloud Matching
• Title（参考訳）: 点群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。 本稿では,自己認識機構によって学習した,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。 RoITrは、Inlier RatioとRegistration Recallの点で、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.5714375149213
• 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. However, it is widely despised by recent deep matchers that obtain the rotation invariance extrinsically via data augmentation. As the finite number of augmented rotations can never span the continuous SO(3) space, these methods usually show 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 architecture 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 Inlier Ratio and 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。 しかし、データ拡張によって外在的に回転不変性を得る最近のディープ・マーカによって広く軽蔑されている。 有限個の増進回転が連続な SO(3) 空間にまたがることができないので、これらの方法は通常、まれに見られるような対向回転の不安定性を示す。 この目的のために,回転不変変換器であるRoITrを導入し,点雲マッチングタスクにおけるポーズ変動に対処する。 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アーキテクチャを構築した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は低い重なり合うシナリオにおいて、すべての最先端モデルよりもかなりのマージンでパフォーマンスを向上する。 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た場合、RoITrは、それぞれインリエ比とレジストレーションリコールの点で、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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