論文の概要: Global Point Cloud Registration Network for Large Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18040v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 18:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:14:58.255645
• Title: Global Point Cloud Registration Network for Large Transformations
• Title（参考訳）: 大規模変換のためのグローバルポイントクラウド登録ネットワーク
• Authors: Hanz Cuevas-Velasquez, Alejandro Galán-Cuenca, Antonio Javier Gallego, Marcelo Saval-Calvo, Robert B. Fisher,
• Abstract要約: ローカルトランスフォーメーションの優れたパフォーマンスを維持しつつ,大規模なトランスフォーメーションが発生するケースに直面するアーキテクチャであるReLaToを提案する。 本稿では,ソフトマックスプーリング層を用いて2つの点集合間の相互一致関係を抽出し,最も確実な一致を抽出する。 そして、得られた一致と潜伏特徴の両方に目標誘導復調ステップを適用し、最終的な微妙な登録を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.7301374772952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Three-dimensional data registration is an established yet challenging problem that is key in many different applications, such as mapping the environment for autonomous vehicles, and modeling objects and people for avatar creation, among many others. Registration refers to the process of mapping multiple data into the same coordinate system by means of matching correspondences and transformation estimation. Novel proposals exploit the benefits of deep learning architectures for this purpose, as they learn the best features for the data, providing better matches and hence results. However, the state of the art is usually focused on cases of relatively small transformations, although in certain applications and in a real and practical environment, large transformations are very common. In this paper, we present ReLaTo (Registration for Large Transformations), an architecture that faces the cases where large transformations happen while maintaining good performance for local transformations. This proposal uses a novel Softmax pooling layer to find correspondences in a bilateral consensus manner between two point sets, sampling the most confident matches. These matches are used to estimate a coarse and global registration using weighted Singular Value Decomposition (SVD). A target-guided denoising step is then applied to both the obtained matches and latent features, estimating the final fine registration considering the local geometry. All these steps are carried out following an end-to-end approach, which has been shown to improve 10 state-of-the-art registration methods in two datasets commonly used for this task (ModelNet40 and KITTI), especially in the case of large transformations.
• Abstract（参考訳）: 3次元データ登録は、自動運転車の環境のマッピングや、アバター作成のためのオブジェクトや人々をモデル化するなど、多くの異なるアプリケーションにおいて重要な、確立されながら難しい問題である。 登録とは、一致した対応と変換推定によって複数のデータを同じ座標系にマッピングする過程を指す。 新たな提案では、この目的のためにディープラーニングアーキテクチャの利点を活用して、データのための最高の機能を学び、より良いマッチングを提供し、その結果を得る。 しかしながら、最先端技術は通常、比較的小さな変換の場合に焦点を当てるが、特定のアプリケーションや現実的で実践的な環境では、大きな変換が非常に一般的である。 本稿では,ReLaTo(Registration for Large Transformations)について述べる。 この提案では、新しいSoftmaxプーリング層を用いて、2つの点集合間の相互一致的な対応を見つけ、最も確実な一致をサンプリングする。 これらのマッチは、重み付き特異値分解(SVD)を用いて粗大かつグローバルな登録を推定するために使用される。 次に、得られた一致と潜伏特徴の両方に目標誘導復調ステップを適用し、局所的幾何を考慮した最終的な微妙な登録を推定する。 これらのステップは、特に大きな変換の場合において、このタスクに一般的に使用される2つのデータセット(ModelNet40とKITTI)における10の最先端の登録方法を改善することが示されているエンドツーエンドアプローチに従って実行される。

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