論文の概要: kNN-Res: Residual Neural Network with kNN-Graph coherence for point
cloud registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00050v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 18:06:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 19:57:37.940721
- Title: kNN-Res: Residual Neural Network with kNN-Graph coherence for point
cloud registration
- Title(参考訳): kNN-Res: ポイントクラウド登録のためのkNN-Graphコヒーレンスを用いた残留ニューラルネットワーク
- Authors: Muhammad S. Battikh, Dillon Hammill, Matthew Cook, Artem Lensky
- Abstract要約: 本稿では,残差ニューラルネットワークを用いた点集合登録手法を提案する。
提案手法は高次元フローサイトメトリーを用いて2つのデータ分布を整列させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.4129225533930966
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a residual neural network-based method for point
set registration. Given a target and a reference point cloud, the goal is to
learn a minimal transformation that aligns the target to the reference under
the constraint that the topological structure of the target point cloud is
preserved. Similar to coherent point drift (CPD), the registration (alignment)
problem is viewed as the movement of data points sampled from a target
distribution along a regularized displacement vector field. While the coherence
constraint in CPD is stated in terms of local motion coherence, the proposed
regularization term relies on a global smoothness constraint as a proxy for
preserving local topology. This makes CPD less flexible when the deformation is
locally rigid but globally non-rigid as in the case of multiple objects and
articulate pose registration. To mitigate these issues, a Jacobian-based cost
function along with geometric-aware statistical distances is proposed. The
latter allows for measuring misalignment between the target and the reference.
The justification for the kNN-graph preservation of target data, when the
Jacobian cost is used, is also provided. Further, a stochastic approximation
for high dimensional registration is introduced to make a high-dimensional
alignment feasible. The proposed method is tested on high-dimensional Flow
Cytometry to align two data distributions whilst preserving the kNN-graph of
the data. The implementation of the proposed approach is available at
https://github.com/MuhammadSaeedBatikh/kNN-Res_Demo/ under the MIT license.
- Abstract(参考訳): 本稿では,残差ニューラルネットワークを用いた点集合登録手法を提案する。
対象と参照点クラウドが与えられたとき、目標は対象点クラウドの位相構造が保存されるという制約の下で、対象を参照に合わせる最小限の変換を学ぶことである。
コヒーレント点ドリフト(cpd)と同様に、登録(調整)問題は、正規化された変位ベクトル場に沿ってターゲット分布からサンプリングされたデータ点の移動と見なされる。
cpdのコヒーレンス制約は局所運動コヒーレンスの観点から述べられているが、提案された正規化項は局所位相を保存するためのプロキシとしてグローバルスムースネス制約に依存する。
これにより、CPDは、変形が局所的に剛性であるが、複数のオブジェクトの場合のようにグローバルに非剛性であるときに柔軟性が低下し、ポーズ登録を行う。
これらの問題を緩和するために,ヤコビアンに基づくコスト関数と幾何認識統計距離を提案する。
後者は、ターゲットと参照の間の不一致を測定することができる。
また、ジャコビアンコストを使用する場合の目標データのkNNグラフ保存の正当性も提供する。
さらに、高次元登録のための確率近似を導入し、高次元アライメントを実現する。
提案手法は高次元フローサイトメトリーを用いて,データのkNNグラフを保存しながら2つのデータ分布を整列させる。
提案されたアプローチの実装は、MITライセンス下でhttps://github.com/MuhammadSaeedBatikh/kNN-Res_Demo/で利用可能である。
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