論文の概要: SGNet: Salient Geometric Network for Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06207v3
• Date: Sat, 20 Jan 2024 15:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 20:51:34.130504
• Title: SGNet: Salient Geometric Network for Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: sgnet: ポイントクラウド登録のための高度幾何ネットワーク
• Authors: Qianliang Wu, Yaqing Ding, Lei Luo, Shuo Gu, Chuanwei Zhou, Jin Xie, Jian Yang
• Abstract要約: ポイントクラウド登録(PCR)はコンピュータビジョンにおいて重要かつ困難なタスクである。 従来の手法では,パッチブロック間の類似性により不明瞭なマッチングが問題視されていた。 いくつかの新しい手法を含む新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.817412933906525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point Cloud Registration (PCR) is a critical and challenging task in computer vision. One of the primary difficulties in PCR is identifying salient and meaningful points that exhibit consistent semantic and geometric properties across different scans. Previous methods have encountered challenges with ambiguous matching due to the similarity among patch blocks throughout the entire point cloud and the lack of consideration for efficient global geometric consistency. To address these issues, we propose a new framework that includes several novel techniques. Firstly, we introduce a semantic-aware geometric encoder that combines object-level and patch-level semantic information. This encoder significantly improves registration recall by reducing ambiguity in patch-level superpoint matching. Additionally, we incorporate a prior knowledge approach that utilizes an intrinsic shape signature to identify salient points. This enables us to extract the most salient super points and meaningful dense points in the scene. Secondly, we introduce an innovative transformer that encodes High-Order (HO) geometric features. These features are crucial for identifying salient points within initial overlap regions while considering global high-order geometric consistency. To optimize this high-order transformer further, we introduce an anchor node selection strategy. By encoding inter-frame triangle or polyhedron consistency features based on these anchor nodes, we can effectively learn high-order geometric features of salient super points. These high-order features are then propagated to dense points and utilized by a Sinkhorn matching module to identify key correspondences for successful registration. In our experiments conducted on well-known datasets such as 3DMatch/3DLoMatch and KITTI, our approach has shown promising results, highlighting the effectiveness of our novel method.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド登録(PCR)はコンピュータビジョンにおいて重要かつ困難なタスクである。 PCRの最大の難しさの1つは、様々なスキャンで一貫した意味的および幾何学的性質を示す有意義な点を特定することである。 従来の手法では、点群全体のパッチブロック間の類似性や、効率的なグローバルな幾何整合性に対する考慮の欠如が原因で、不明瞭なマッチングに遭遇した。 これらの課題に対処するため、我々はいくつかの新しい手法を含む新しい枠組みを提案する。 まず,オブジェクトレベルとパッチレベルのセマンティック情報を組み合わせた意味認識型幾何エンコーダを提案する。 このエンコーダはパッチレベルのスーパーポイントマッチングのあいまいさを低減し、登録リコールを大幅に改善する。 さらに本研究では,本質的な形状のシグネチャを用いて有能な点を同定する事前知識アプローチを導入する。 これにより、シーン内で最も有意義なスーパーポイントと有意義な密度ポイントを抽出できる。 次に,高次幾何学的特徴を符号化する革新的な変換器を提案する。 これらの特徴は、大域的な高次幾何整合性を考慮して、初期重なり合う領域内の有意点を特定するために重要である。 この高次変圧器をさらに最適化するために,アンカーノード選択戦略を導入する。 これらのアンカーノードに基づいてフレーム間三角形や多面体一貫性の特徴をエンコードすることで、高度超点の高次幾何学的特徴を効果的に学習することができる。 これらの高次特徴は密集点に伝播し、シンクホーンマッチングモジュールによってキー対応を識別して登録を成功させる。 3DMatch/3DLoMatchやKITTIといったよく知られたデータセットを用いて実験を行った結果,提案手法の有効性が示された。

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