論文の概要: PCR-99: A Practical Method for Point Cloud Registration with 99 Percent Outliers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16598v6
- Date: Mon, 9 Sep 2024 19:10:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 23:25:16.608051
- Title: PCR-99: A Practical Method for Point Cloud Registration with 99 Percent Outliers
- Title（参考訳）: PCR-99:99%のアウトリーチによるポイントクラウド登録の実践的方法
- Authors: Seong Hun Lee, Javier Civera, Patrick Vandewalle,
- Abstract要約: 本稿では,未知のスケールと極端外周比の両方を扱える点雲登録法を提案する。
速度を著しく向上させる2つの新しいメカニズムを持つ決定論的3点サンプリング手法を用いる。
提案手法は, 最大98%の外れ値比で, 最先端技術に匹敵する性能を達成できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.46196444719236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a robust method for point cloud registration that can handle both unknown scales and extreme outlier ratios. Our method, dubbed PCR-99, uses a deterministic 3-point sampling approach with two novel mechanisms that significantly boost the speed: (1) an improved ordering of the samples based on pairwise scale consistency, prioritizing the point correspondences that are more likely to be inliers, and (2) an efficient outlier rejection scheme based on triplet scale consistency, prescreening bad samples and reducing the number of hypotheses to be tested. Our evaluation shows that, up to 98% outlier ratio, the proposed method achieves comparable performance to the state of the art. At 99% outlier ratio, however, it outperforms the state of the art for both known-scale and unknown-scale problems. Especially for the latter, we observe a clear superiority in terms of robustness and speed.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,未知のスケールと極端外周比の両方を扱える点雲登録法を提案する。
PCR-99と呼ばれる本手法では, 速度を著しく向上させる2つの新しいメカニズムを持つ決定論的3点サンプリング手法を用いて, 1) ペアスケールの整合性に基づくサンプルの整合性の向上, および(2) トリプルトスケールの整合性に基づく効率的な外乱除去手法, 悪いサンプルの事前スクリーニング, テスト対象の仮説数の削減を行う。
提案手法は,98%のアウトレイラ比において,最先端技術に匹敵する性能を達成できることを示す。
しかし、99%のアウトラヤ比では、既知のスケールと未知のスケールの問題の両方において、最先端の問題を上回ります。
特に後者では、ロバスト性と速度の観点から明らかな優位性を観察する。
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