論文の概要: kNN-Res: Residual Neural Network with kNN-Graph coherence for point cloud registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00050v3
• Date: Wed, 27 Nov 2024 12:22:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 15:52:48.698425
• 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, Artem Lensky, Dillon Hammill, Matthew Cook,
• 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。 提案された正規化は、局所位相を保存するためのプロキシとして、大域的滑らか性制約に依存している。 我々は、変換された点集合のコヒーレンスkNNグラフに十分であることを示すヤコビアンベースのコストの理論的正当性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.464982780843177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a method based on a residual neural network for point set registration that preserves the topological structure of the target point set. 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. Although the coherence constraint in CPD is stated in terms of local motion coherence, the proposed regularization 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. A kNN-graph coherence cost and geometric-aware statistical distances are proposed to mitigate these issues. To create an end-to-end trainable pipeline, a simple Jacobian-based cost is introduced as a proxy for the intrinsically discrete kNN-graph cost. We present a theoretical justification for our Jacobian-based cost showing that it is sufficient for the preservation of the kNN-graph of the transformed point set. Further, to tackle the registration of high-dimensional point sets, a constant time stochastic approximation of the kNN-graph coherence cost is introduced. The proposed method is illustrated on several 2-dimensional examples and tested on high-dimensional flow cytometry datasets where the task is to align two distributions of cells whilst preserving the kNN-graph in order to preserve the biological signal of the transformed 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,目標点集合の位相構造を保存した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。 コヒーレント・ポイントドリフト(CPD)と同様に、登録(アライメント)問題は、正規化された変位ベクトル場に沿って対象分布からサンプリングされたデータポイントの移動と見なされる。 CPDにおける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、提案された正規化は局所位相を保存するためのプロキシとして大域的滑らか性制約に依存する。 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を損なう。 これらの問題を緩和するために、kNNグラフのコヒーレンスコストと幾何認識の統計距離を提案する。 エンドツーエンドのトレーニング可能なパイプラインを作成するために、本質的に離散的なkNNグラフコストのプロキシとして、単純なJacobianベースのコストが導入された。 変換点集合のkNNグラフの保存に十分であることを示すヤコビアンベースのコストの理論的正当性を示す。 さらに、高次元点集合の登録に取り組むために、kNNグラフコヒーレンスコストの一定時間確率近似を導入する。 提案手法は,kNNグラフの保存中に2つの細胞分布を調整し,生体信号の保存を行う高次元フローサイトメトリーデータセットを用いて実験を行った。 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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