論文の概要: SDFReg: Learning Signed Distance Functions for Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08929v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 12:14:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 15:00:27.058768
• Title: SDFReg: Learning Signed Distance Functions for Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: SDFReg: ポイントクラウド登録のための署名付き距離関数の学習
• Authors: Leida Zhang, Yiqun Wang, Zhengda Lu, Lei Feng
• Abstract要約: 学習ベースのポイントクラウド登録手法はクリーンポイントクラウドをうまく扱える。 ノイズや部分点の雲に一般化することは依然として困難である。 ノイズと部分点のクラウド登録のための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.548672154985836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based point cloud registration methods can handle clean point clouds well, while it is still challenging to generalize to noisy and partial point clouds. To this end, we propose a novel framework for noisy and partial point cloud registration. By introducing a neural implicit function representation, we replace the problem of rigid registration between point clouds with a registration problem between the point cloud and the neural implicit function. We then alternately optimize the implicit function representation and the registration between the implicit function and point cloud. In this way, point cloud registration can be performed in a coarse-to-fine manner. Since our method avoids computing point correspondences, it is robust to the noise and incompleteness of point clouds. Compared with the registration methods based on global features, our method can deal with surfaces with large density variations and achieve higher registration accuracy. Experimental results and comparisons demonstrate the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのポイントクラウド登録手法はクリーンポイントクラウドをうまく扱えるが、ノイズや部分ポイントクラウドへの一般化は依然として難しい。 そこで本研究では,ノイズと部分的ポイントクラウド登録のための新しい枠組みを提案する。 ニューラル暗黙関数表現を導入することにより、ポイントクラウドとニューラル暗示関数の間の登録問題に、ポイントクラウド間の厳密な登録問題を置き換える。 次に、暗黙関数表現と暗黙関数とポイントクラウドの間の登録を交互に最適化する。 このように、点雲の登録は粗大な方法で行うことができる。 本手法は点対応の計算を避けるため,点雲のノイズや不完全さに頑健である。 グローバル特徴に基づく登録手法と比較して,密度変動が大きい面を扱い,高い登録精度を実現することができる。 実験結果と比較により,提案手法の有効性が示された。

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