論文の概要: FF-LOGO: Cross-Modality Point Cloud Registration with Feature Filtering
and Local to Global Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08966v1
- Date: Sat, 16 Sep 2023 11:42:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 18:13:44.398068
- Title: FF-LOGO: Cross-Modality Point Cloud Registration with Feature Filtering
and Local to Global Optimization
- Title（参考訳）: FF-LOGO: 機能フィルタリングとグローバル最適化によるクロスモーダルポイントクラウド登録
- Authors: Nan Ma, Mohan Wang, Yiheng Han, Yong-Jin Liu
- Abstract要約: 本稿では,特徴フィルタリングと局所的最適化を併用したクロスモダリティポイントクラウド登録フレームワークを提案する。
提案手法は,3DCSRデータセットにおける現在の最先端手法と比較して,大幅なリコール率の向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.08490129087518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cross-modality point cloud registration is confronted with significant
challenges due to inherent differences in modalities between different sensors.
We propose a cross-modality point cloud registration framework FF-LOGO: a
cross-modality point cloud registration method with feature filtering and
local-global optimization. The cross-modality feature correlation filtering
module extracts geometric transformation-invariant features from cross-modality
point clouds and achieves point selection by feature matching. We also
introduce a cross-modality optimization process, including a local adaptive key
region aggregation module and a global modality consistency fusion optimization
module. Experimental results demonstrate that our two-stage optimization
significantly improves the registration accuracy of the feature association and
selection module. Our method achieves a substantial increase in recall rate
compared to the current state-of-the-art methods on the 3DCSR dataset,
improving from 40.59% to 75.74%. Our code will be available at
https://github.com/wangmohan17/FFLOGO.
- Abstract（参考訳）: クロスモダリティポイントクラウド登録は、異なるセンサー間のモダリティに固有の違いがあるため、重大な課題に直面している。
本稿では,機能フィルタリングと局所グローバル最適化を備えたクロスモダリティポイントクラウド登録手法FF-LOGOを提案する。
クロスモダリティ特徴相関フィルタモジュールは、クロスモダリティ点雲から幾何学変換不変特徴を抽出し、特徴マッチングによる点選択を実現する。
また、局所適応鍵領域集約モジュールと大域的モダリティ整合融合最適化モジュールを含む、モダリティ間の最適化プロセスも導入する。
実験の結果,2段階最適化により,機能関連モジュールと選択モジュールの登録精度が大幅に向上した。
提案手法は, 3DCSR データセットにおける現在の最先端手法と比較して, 大幅なリコール率の向上を実現し, 40.59% から 75.74% に改善した。
私たちのコードはhttps://github.com/wangmohan17/FFLOGOで公開されます。
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