論文の概要: RegFormer: An Efficient Projection-Aware Transformer Network for Large-Scale Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12384v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 08:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 14:41:45.314368
• Title: RegFormer: An Efficient Projection-Aware Transformer Network for Large-Scale Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: regformer:大規模ポイントクラウド登録のための効率的なプロジェクションアウェアトランスフォーマネットワーク
• Authors: Jiuming Liu, Guangming Wang, Zhe Liu, Chaokang Jiang, Marc Pollefeys, Hesheng Wang
• Abstract要約: 本稿では,大規模クラウドアライメントのためのエンドツーエンドトランス (RegFormer) ネットワークを提案する。 具体的には、プロジェクション対応階層変換器を提案し、長距離依存を捕捉し、外乱をフィルタする。 我々の変圧器は線形複雑であり、大規模シーンでも高い効率が保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.69415797389195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although point cloud registration has achieved remarkable advances in object-level and indoor scenes, large-scale registration methods are rarely explored. Challenges mainly arise from the huge point number, complex distribution, and outliers of outdoor LiDAR scans. In addition, most existing registration works generally adopt a two-stage paradigm: They first find correspondences by extracting discriminative local features, and then leverage estimators (eg. RANSAC) to filter outliers, which are highly dependent on well-designed descriptors and post-processing choices. To address these problems, we propose an end-to-end transformer network (RegFormer) for large-scale point cloud alignment without any further post-processing. Specifically, a projection-aware hierarchical transformer is proposed to capture long-range dependencies and filter outliers by extracting point features globally. Our transformer has linear complexity, which guarantees high efficiency even for large-scale scenes. Furthermore, to effectively reduce mismatches, a bijective association transformer is designed for regressing the initial transformation. Extensive experiments on KITTI and NuScenes datasets demonstrate that our RegFormer achieves state-of-the-art performance in terms of both accuracy and efficiency.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの登録は、オブジェクトレベルのシーンや屋内シーンで著しい進歩を遂げているが、大規模な登録方法が探求されることはほとんどない。 課題は主に、屋外LiDARスキャンの巨大な点数、複雑な分布、外れ値から生じる。 さらに、既存の登録作業の多くは一般的に2段階のパラダイムを採用しており、まず識別可能な局所的な特徴を抽出することで対応を見つけ、その後、よく設計された記述子と後処理の選択に大きく依存する外れ値のフィルタリングに推定子(例えばransac)を利用する。 そこで本研究では,大規模ポイントクラウドアライメントのためのエンドツーエンドトランスフォーマーネットワーク (regformer) を提案する。 具体的には, 射影型階層変換器を提案し, 点特徴をグローバルに抽出することにより, 長距離依存を捕捉し, アウトレーヤをフィルタする。 変圧器は線形複雑であり,大規模シーンにおいても高い効率性が保証される。 さらに、ミスマッチを効果的に低減するために、初期変換を遅らせるために、客観的アソシエーション変換器を設計する。 KITTIとNuScenesのデータセットに関する大規模な実験により、我々のRegFormerは精度と効率の両面で最先端のパフォーマンスを実現しています。

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