Fugu-MT 論文翻訳(概要): kNN-Res: Residual Neural Network with kNN-Graph coherence for point cloud registration

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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