論文の概要: 2D3D-MATR: 2D-3D Matching Transformer for Detection-free Registration between Images and Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05667v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 12:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 10:15:28.954472
• Title: 2D3D-MATR: 2D-3D Matching Transformer for Detection-free Registration between Images and Point Clouds
• Title（参考訳）: 2d3d-matr : 2d-3dマッチングトランスによる画像と点雲の認識フリー登録
• Authors: Minhao Li, Zheng Qin, Zhirui Gao, Renjiao Yi, Chenyang Zhu, Yulan Guo, Kai Xu
• Abstract要約: 本稿では2D3D-MATRを提案する。 提案手法では,入力画像のダウンサンプリングされたパッチと点雲との間の粗い対応をまず計算する。 パッチマッチングにおけるスケールのあいまいさを解決するため,各画像パッチに対してマルチスケールピラミッドを構築し,最適なマッチング画像パッチを適切な解像度で検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.425876064671435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The commonly adopted detect-then-match approach to registration finds difficulties in the cross-modality cases due to the incompatible keypoint detection and inconsistent feature description. We propose, 2D3D-MATR, a detection-free method for accurate and robust registration between images and point clouds. Our method adopts a coarse-to-fine pipeline where it first computes coarse correspondences between downsampled patches of the input image and the point cloud and then extends them to form dense correspondences between pixels and points within the patch region. The coarse-level patch matching is based on transformer which jointly learns global contextual constraints with self-attention and cross-modality correlations with cross-attention. To resolve the scale ambiguity in patch matching, we construct a multi-scale pyramid for each image patch and learn to find for each point patch the best matching image patch at a proper resolution level. Extensive experiments on two public benchmarks demonstrate that 2D3D-MATR outperforms the previous state-of-the-art P2-Net by around $20$ percentage points on inlier ratio and over $10$ points on registration recall. Our code and models are available at https://github.com/minhaolee/2D3DMATR.
• Abstract（参考訳）: 一般的に採用されている登録法では,キーポイント検出の不整合性や特徴記述の不整合性により,モダリティ間のケースでは困難が生じる。 2d3d-matrという,画像と点雲の高精度かつロバストな登録手法を提案する。 本手法では,まず,入力画像と点雲のサンプルダウンパッチ間の粗い対応を計算し,それを拡張して,パッチ領域内の画素と点間の密接な対応を形成する。 粗いレベルのパッチマッチングは、セルフアテンションによるグローバルコンテキスト制約とクロスアテンションによるクロスモダリティ相関を共同で学習するトランスフォーマーに基づいている。 パッチマッチングにおけるスケールあいまいさを解消するために,画像パッチ毎にマルチスケールのピラミッドを構築し,適切な解像度レベルで最適な画像パッチを見つけることを学ぶ。 2D3D-MATRは、2D3D-MATRが従来のP2-Netよりも約20ドル高いインヤ比で、登録リコールで10ドル以上のパフォーマンスを示している。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/minhaolee/2d3dmatrで利用可能です。

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