論文の概要: Diff-PCR: Diffusion-Based Correspondence Searching in Doubly Stochastic Matrix Space for Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00436v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 09:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 17:17:48.081229
• Title: Diff-PCR: Diffusion-Based Correspondence Searching in Doubly Stochastic Matrix Space for Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: Diff-PCR:点クラウド登録のための二重確率行列空間での拡散対応検索
• Authors: Qianliang Wu, Haobo Jiang, Yaqing Ding, Lei Luo, Jin Xie, Jian Yang
• Abstract要約: 最先端の手法では、ソリューションを洗練させるためにRAFTのような反復的な更新が採用されている。 本稿では,最適マッチング行列の探索を予測するために,Denoising Diffusion Modelを利用する新しい手法を提案する。 提案手法は,オンラインバックボーンやホワイトノイズによって提供される任意の初期マッチング行列から検索を開始することで,柔軟性を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.82753072083472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficiently finding optimal correspondences between point clouds is crucial for solving both rigid and non-rigid point cloud registration problems. Existing methods often rely on geometric or semantic feature embedding to establish correspondences and estimate transformations or flow fields. Recently, state-of-the-art methods have employed RAFT-like iterative updates to refine the solution. However, these methods have certain limitations. Firstly, their iterative refinement design lacks transparency, and their iterative updates follow a fixed path during the refinement process, which can lead to suboptimal results. Secondly, these methods overlook the importance of refining or optimizing correspondences (or matching matrices) as a precursor to solving transformations or flow fields. They typically compute candidate correspondences based on distances in the point feature space. However, they only project the candidate matching matrix into some matrix space once with Sinkhorn or dual softmax operations to obtain final correspondences. This one-shot projected matching matrix may be far from the globally optimal one, and these approaches do not consider the distribution of the target matching matrix. In this paper, we propose a novel approach that exploits the Denoising Diffusion Model to predict a searching gradient for the optimal matching matrix within the Doubly Stochastic Matrix Space. During the reverse denoising process, our method iteratively searches for better solutions along this denoising gradient, which points towards the maximum likelihood direction of the target matching matrix. Our method offers flexibility by allowing the search to start from any initial matching matrix provided by the online backbone or white noise. Experimental evaluations on the 3DMatch/3DLoMatch and 4DMatch/4DLoMatch datasets demonstrate the effectiveness of our newly designed framework.
• Abstract（参考訳）: 点雲間の最適な対応を効果的に見つけることは、剛性および非剛性の両方の点雲登録問題を解決するために重要である。 既存の手法はしばしば幾何学的あるいは意味的な特徴の埋め込みに依存して対応を確立し、変換や流れ場を推定する。 近年、最先端の手法ではRAFTライクな反復的更新を用いてソリューションを洗練している。 しかし、これらの方法には一定の制限がある。 第一に、反復的な改善設計は透明性を欠き、反復的な更新は改良プロセス中に固定された経路を辿り、最適以下の結果をもたらす可能性がある。 第二に、これらの手法は変換や流れ場を解く前駆体として対応(あるいはマッチング行列)の精製や最適化の重要性を見落としている。 それらは通常、点特徴空間内の距離に基づいて候補対応を計算する。 しかし、彼らは候補マッチング行列をシンクホーン演算またはデュアルソフトマックス演算で一度だけある行列空間に射影し、最終的な対応を得る。 このワンショット射影マッチング行列はグローバル最適行列とは程遠い可能性があり、これらのアプローチは対象マッチング行列の分布を考慮しない。 本稿では,2次確率行列空間内の最適マッチング行列の探索勾配を予測するために,デノイング拡散モデルを用いた新しい手法を提案する。 逆復調過程において,本手法は,この復調勾配に沿った解を反復的に探索し,ターゲットマッチング行列の最大極性方向を指し示す。 提案手法は,オンラインバックボーンやホワイトノイズによって提供される任意の初期マッチング行列から検索を開始できるようにする。 3DMatch/3DLoMatchと4DMatch/4DLoMatchデータセットの実験的評価により,新たに設計されたフレームワークの有効性が示された。

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