論文の概要: PosDiffNet: Positional Neural Diffusion for Point Cloud Registration in a Large Field of View with Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03167v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 08:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:15:58.227897
• Title: PosDiffNet: Positional Neural Diffusion for Point Cloud Registration in a Large Field of View with Perturbations
• Title（参考訳）: PosDiffNet:摂動を伴う広い視野における点雲登録のための位置神経拡散
• Authors: Rui She, Sijie Wang, Qiyu Kang, Kai Zhao, Yang Song, Wee Peng Tay, Tianyu Geng, Xingchao Jian
• Abstract要約: PosDiffNetは、3Dコンピュータビジョンにおけるポイントクラウド登録のモデルである。 ベルトラミフローに基づくグラフニューラル偏微分方程式(PDE)を用いて高次元特徴を求める。 我々は、点雲間のアライメントを容易にするために、高特徴類似度スコアから導かれる多レベル対応を用いる。 我々はPosDiffNetを複数の3Dポイントクラウドデータセット上で評価し、摂動を伴う広い視野でのポイントクラウド登録において、最先端(SOTA)性能を達成することを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.45001809414096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud registration is a crucial technique in 3D computer vision with a wide range of applications. However, this task can be challenging, particularly in large fields of view with dynamic objects, environmental noise, or other perturbations. To address this challenge, we propose a model called PosDiffNet. Our approach performs hierarchical registration based on window-level, patch-level, and point-level correspondence. We leverage a graph neural partial differential equation (PDE) based on Beltrami flow to obtain high-dimensional features and position embeddings for point clouds. We incorporate position embeddings into a Transformer module based on a neural ordinary differential equation (ODE) to efficiently represent patches within points. We employ the multi-level correspondence derived from the high feature similarity scores to facilitate alignment between point clouds. Subsequently, we use registration methods such as SVD-based algorithms to predict the transformation using corresponding point pairs. We evaluate PosDiffNet on several 3D point cloud datasets, verifying that it achieves state-of-the-art (SOTA) performance for point cloud registration in large fields of view with perturbations. The implementation code of experiments is available at https://github.com/AI-IT-AVs/PosDiffNet.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド登録は、幅広いアプリケーションを持つ3dコンピュータビジョンにおいて重要な技術である。 しかし、特にダイナミックな物体、環境騒音、その他の摂動のある広い視野において、この課題は困難である。 この課題に対処するため,我々はPosDiffNetと呼ばれるモデルを提案する。 提案手法は,ウィンドウレベル,パッチレベル,ポイントレベル対応に基づく階層的登録を行う。 我々はベルトラミフローに基づくグラフニューラル偏微分方程式(PDE)を利用して、点雲の高次元的特徴と位置埋め込みを得る。 位置埋め込みをニューラル常微分方程式(ODE)に基づいてトランスフォーマーモジュールに組み込んで、点内のパッチを効率的に表現する。 点群間のアライメントを容易にするために,高特徴類似度スコアから導出した多レベル対応を用いる。 その後、SVDベースのアルゴリズムのような登録手法を用いて、対応する点対を用いて変換を予測する。 我々はPosDiffNetを複数の3Dポイントクラウドデータセット上で評価し、摂動を伴う広い視野でのポイントクラウド登録において、最先端(SOTA)性能を達成することを検証する。 実験の実装コードはhttps://github.com/AI-IT-AVs/PosDiffNetで公開されている。

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