論文の概要: Learning SO(3)-Invariant Semantic Correspondence via Local Shape Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11156v2
• Date: Sat, 20 Apr 2024 18:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 12:48:38.746349
• Title: Learning SO(3)-Invariant Semantic Correspondence via Local Shape Transform
• Title（参考訳）: 局所形状変換によるSO(3)-不変意味対応の学習
• Authors: Chunghyun Park, Seungwook Kim, Jaesik Park, Minsu Cho,
• Abstract要約: RISTと呼ばれる局所形状変換を用いた自己教師型回転不変3次元対応学習システムを提案する。 RISTは、挑戦的なクラス内変分と任意の向きの下でも、形状間の密接な対応を確立することを学ぶ。 RISTは、任意の回転点雲対に与えられる3D部分ラベル転送とセマンティックキーポイント転送の最先端性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.27337227010514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Establishing accurate 3D correspondences between shapes stands as a pivotal challenge with profound implications for computer vision and robotics. However, existing self-supervised methods for this problem assume perfect input shape alignment, restricting their real-world applicability. In this work, we introduce a novel self-supervised Rotation-Invariant 3D correspondence learner with Local Shape Transform, dubbed RIST, that learns to establish dense correspondences between shapes even under challenging intra-class variations and arbitrary orientations. Specifically, RIST learns to dynamically formulate an SO(3)-invariant local shape transform for each point, which maps the SO(3)-equivariant global shape descriptor of the input shape to a local shape descriptor. These local shape descriptors are provided as inputs to our decoder to facilitate point cloud self- and cross-reconstruction. Our proposed self-supervised training pipeline encourages semantically corresponding points from different shapes to be mapped to similar local shape descriptors, enabling RIST to establish dense point-wise correspondences. RIST demonstrates state-of-the-art performances on 3D part label transfer and semantic keypoint transfer given arbitrarily rotated point cloud pairs, outperforming existing methods by significant margins.
• Abstract（参考訳）: 形状間の正確な3D対応を確立することは、コンピュータビジョンとロボット工学にとって重要な課題である。 しかし,既存の自己教師型手法では完全な入力形状のアライメントを前提としており,実際の適用性が制限されている。 本研究では,RISTと呼ばれる局所形状変換を用いた自己教師型回転不変3次元対応学習システムを提案する。 具体的には、入力形状のSO(3)-同変大域形状記述子を局所形状記述子にマッピングする、各点についてSO(3)-不変局所形状変換を動的に定式化することを学ぶ。 これらの局所形状記述子はデコーダへの入力として提供され、ポイントクラウドの自己とクロスコンストラクションを容易にする。 提案する自己教師型学習パイプラインは,異なる形状の意味的対応点を類似の局所的な形状記述子にマッピングし,RISTが高密度な点対応を確立できるようにする。 RISTは、任意の回転点雲対に与えられる3D部分ラベル転送とセマンティックキーポイント転送の最先端性能を示し、既存の手法をかなりのマージンで上回る。

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