Fugu-MT 論文翻訳(概要): SphereNet: Learning a Noise-Robust and General Descriptor for Point Cloud Registration

論文の概要: SphereNet: Learning a Noise-Robust and General Descriptor for Point Cloud Registration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09351v1
Date: Tue, 18 Jul 2023 15:37:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-19 14:04:10.404030
Title: SphereNet: Learning a Noise-Robust and General Descriptor for Point Cloud Registration
Title（参考訳）: spherenet: ポイントクラウド登録のためのノイズロバストと一般記述子を学ぶ
Authors: Guiyu Zhao and Zhentao Guo and Xin Wang and Hongbin Ma
Abstract要約: 我々はSphereNetを導入して、ポイントクラウド登録のためのノイズロスと見えない汎用記述子を学習する。提案手法を評価するために, 強い雑音を有する3DMatch-noiseのベンチマークを新たに導入した。 3DMatchおよび3DLoMatchベンチマークの93.5%と75.6%の登録リコールで、最先端のパフォーマンスを新たに設定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.641476052216014
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Point cloud registration is to estimate a transformation to align point clouds collected in different perspectives. In learning-based point cloud registration, a robust descriptor is vital for high-accuracy registration. However, most methods are susceptible to noise and have poor generalization ability on unseen datasets. Motivated by this, we introduce SphereNet to learn a noise-robust and unseen-general descriptor for point cloud registration. In our method, first, the spheroid generator builds a geometric domain based on spherical voxelization to encode initial features. Then, the spherical interpolation of the sphere is introduced to realize robustness against noise. Finally, a new spherical convolutional neural network with spherical integrity padding completes the extraction of descriptors, which reduces the loss of features and fully captures the geometric features. To evaluate our methods, a new benchmark 3DMatch-noise with strong noise is introduced. Extensive experiments are carried out on both indoor and outdoor datasets. Under high-intensity noise, SphereNet increases the feature matching recall by more than 25 percentage points on 3DMatch-noise. In addition, it sets a new state-of-the-art performance for the 3DMatch and 3DLoMatch benchmarks with 93.5\% and 75.6\% registration recall and also has the best generalization ability on unseen datasets.
Abstract（参考訳）: ポイントクラウド登録は、異なる視点で収集されたポイントクラウドを調整するための変換を見積もることである。学習ベースのポイントクラウド登録では、堅牢なディスクリプタが高精度な登録に不可欠である。しかし、ほとんどのメソッドはノイズに影響を受けやすく、見えないデータセットの一般化能力が低い。この動機付けにより,spherenet では,ポイントクラウド登録のためのノイズロバストかつ未認識のディスクリプタを学習する。本手法では,まず,球状ボクセル化に基づく幾何学的領域を構築し,初期特徴を符号化する。そして, 球面の球面補間を導入し, 騒音に対するロバスト性を実現する。最後に、球面的完全性パディングを備えた新しい球形畳み込みニューラルネットワークは、ディスクリプタの抽出を完了し、特徴の損失を減らし、幾何学的特徴を完全にキャプチャする。提案手法を評価するため, 強い雑音を有する3DMatch-noiseを新たに導入した。大規模な実験は屋内および屋外の両方で実施される。高い雑音下では、spherenetは3dmatch-noiseで機能マッチングリコールを25ポイント以上増加させる。さらに、93.5\%と75.6\%の登録リコールを持つ3dmatchと3dlomatchベンチマークの新たな最先端性能を設定し、未発見のデータセットで最高の一般化能力も備えている。

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