論文の概要: Coupled Laplacian Eigenmaps for Locally-Aware 3D Rigid Point Cloud
Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17372v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 10:10:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 16:52:26.170506
- Title: Coupled Laplacian Eigenmaps for Locally-Aware 3D Rigid Point Cloud
Matching
- Title(参考訳): 局所認識3次元剛点クラウドマッチングのための結合ラプラス固有写像
- Authors: Matteo Bastico, Etienne Decenci\`ere, Laurent Cort\'e, Yannick
Tillier, David Ryckelynck
- Abstract要約: ポイントクラウドマッチングは、コンピュータビジョン、医療、ロボット分野において重要な技術である。
局所構造を考慮したグラフラプラシアン固有写像に基づく新しい手法を提案する。
これらの高次元空間間の類似性は、形状に一致するような局所的な意味のあるスコアを与えることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Point cloud matching, a crucial technique in computer vision, medical and
robotics fields, is primarily concerned with finding correspondences between
pairs of point clouds or voxels. In some practical scenarios, emphasizing local
differences is crucial for accurately identifying a correct match, thereby
enhancing the overall robustness and reliability of the matching process.
Commonly used shape descriptors have several limitations and often fail to
provide meaningful local insights on the paired geometries. In this work, we
propose a new technique, based on graph Laplacian eigenmaps, to match point
clouds by taking into account fine local structures. To deal with the order and
sign ambiguity of Laplacian eigenmaps, we introduce a new operator, called
Coupled Laplacian, that allows to easily generate aligned eigenspaces for
multiple rigidly-registered geometries. We show that the similarity between
those aligned high-dimensional spaces provides a locally meaningful score to
match shapes. We initially evaluate the performance of the proposed technique
in a point-wise manner, specifically focusing on the task of object anomaly
localization using the MVTec 3D-AD dataset. Additionally, we define a new
medical task, called automatic Bone Side Estimation (BSE), which we address
through a global similarity score derived from coupled eigenspaces. In order to
test it, we propose a benchmark collecting bone surface structures from various
public datasets. Our matching technique, based on Coupled Laplacian,
outperforms other methods by reaching an impressive accuracy on both tasks. The
code to reproduce our experiments is publicly available at
https://github.com/matteo-bastico/CoupledLaplacian and in the Supplementary
Code.
- Abstract(参考訳): コンピュータビジョン、医療、ロボット分野において重要な技術であるポイントクラウドマッチングは、ポイントクラウドとボクセルのペア間の対応を見つけることに関心がある。
いくつかの実践シナリオでは、正確なマッチングを正確に識別するためには、局所的な差異を強調することが重要である。
一般的に使われる形状記述子にはいくつかの制限があり、ペアのジオメトリに関する意味のある局所的洞察を提供しないことが多い。
本研究では,グラフラプラシアン固有写像を基礎として,細かな局所構造を考慮した点雲のマッチングを行う新しい手法を提案する。
ラプラシアン固有写像の順序と符号のあいまいさに対処するために、複数の厳密に登録された幾何学に対して、アライメントされた固有空間を容易に生成できる結合ラプラシアンと呼ばれる新しい作用素を導入する。
これらの高次元空間間の類似性は、形状に一致するような局所的な意味のあるスコアを与えることを示す。
本稿ではまず,MVTec 3D-ADデータセットを用いて,物体の異常な位置決めのタスクに着目し,提案手法の性能をポイントワイズで評価する。
さらに,結合した固有空間から得られるグローバルな類似度スコアを用いて,BSE(Automatic Bone Side Estimation)と呼ばれる新しい医療タスクを定義する。
そこで本研究では,様々な公共データセットから骨表面構造を収集するベンチマークを提案する。
Coupled Laplacianをベースとしたマッチング手法は,両タスクの精度向上によって,他の手法よりも優れている。
実験を再現するコードは https://github.com/matteo-bastico/CoupledLaplacian と Supplementary Code で公開されている。
関連論文リスト
- Decoupled Local Aggregation for Point Cloud Learning [12.810517967372043]
本稿では,局所的な集合から空間関係の明示的なモデリングを分離することを提案する。
本稿では,各学習段階で相対的な空間符号化が最初に形成される軽量な点ネットワークであるDeLAを提案する。
DeLAはScanObjectNNで90%以上、S3DIS Area 5で74% mIoUを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T08:21:29Z) - Adaptive Spot-Guided Transformer for Consistent Local Feature Matching [64.30749838423922]
局所的特徴マッチングのための適応スポットガイド変換器(ASTR)を提案する。
ASTRは、統一された粗いアーキテクチャにおける局所的な一貫性とスケールのバリエーションをモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T12:28:01Z) - Learning Implicit Feature Alignment Function for Semantic Segmentation [51.36809814890326]
Implicit Feature Alignment Function (IFA)は、暗黙の神経表現の急速に拡大するトピックにインスパイアされている。
IFAは機能マップを異なるレベルで暗黙的に整列し、任意の解像度でセグメンテーションマップを生成することができることを示す。
提案手法は,様々なアーキテクチャの改善と組み合わせて,一般的なベンチマークにおける最先端の精度のトレードオフを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T09:40:14Z) - SE(3)-Equivariant Attention Networks for Shape Reconstruction in
Function Space [50.14426188851305]
本稿では,第1のSE(3)-equivariant coordinate-based networkを提案する。
入力を正規格子に整列させる従来の形状再構成法とは対照的に、不規則で無向な点雲を直接操作する。
提案手法は,従来のSO(3)-equivariant法,およびSO(3)-augmented dataで訓練された非equivariant法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T17:59:15Z) - Seeking Similarities over Differences: Similarity-based Domain Alignment
for Adaptive Object Detection [86.98573522894961]
本研究では,Unsupervised Domain Adaptation (UDA) アルゴリズムが検出に使用するコンポーネントを一般化するフレームワークを提案する。
具体的には、最適な設計選択を生かした新しいUDAアルゴリズムViSGAを提案し、インスタンスレベルの特徴を集約する単純だが効果的な方法を提案する。
類似性に基づくグループ化と対角トレーニングの両方により、モデルでは、ゆるやかに整列されたドメインにまたがるすべてのインスタンスにマッチせざるを得ず、機能グループを粗い整列することに集中することが可能であることが示されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T13:09:56Z) - Index $t$-SNE: Tracking Dynamics of High-Dimensional Datasets with
Coherent Embeddings [1.7188280334580195]
本稿では,クラスタの位置を保存した新しいものを作成するために,埋め込みを再利用する手法を提案する。
提案アルゴリズムは,新しい項目を埋め込むために$t$-SNEと同じ複雑さを持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-22T06:45:37Z) - PointFlow: Flowing Semantics Through Points for Aerial Image
Segmentation [96.76882806139251]
本論文では,FPN(Feature Pyramid Network)フレームワークに基づく点親和性伝播モジュールであるPointFlowを提案する。
密接な親和性学習ではなく、隣接する特徴間の選択された点にスパース親和性マップを生成する。
3つの異なる空中セグメンテーションデータセットの実験結果から,提案手法は最先端の汎用セグメンテーション法よりも効率的かつ効率的であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T09:42:32Z) - Robust Kernel-based Feature Representation for 3D Point Cloud Analysis
via Circular Graph Convolutional Network [2.42919716430661]
本稿では,回転,密度,スケール変動に堅牢な新しい局所特徴記述法を提案する。
局所記述子の表現を改善するために,グローバルアグリゲーション手法を提案する。
本手法は最先端手法と比較して優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T18:02:57Z) - Making Affine Correspondences Work in Camera Geometry Computation [62.7633180470428]
局所的な特徴は、ポイント・ツー・ポイント対応ではなく、リージョン・ツー・リージョンを提供する。
本稿では,全モデル推定パイプラインにおいて,地域間マッチングを効果的に活用するためのガイドラインを提案する。
実験により、アフィンソルバはより高速な実行時にポイントベースソルバに匹敵する精度を達成できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T12:07:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。