論文の概要: Deep Learning-Based Point Cloud Registration: A Comprehensive Survey and Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13830v3
• Date: Sun, 02 Feb 2025 04:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.020985
• Title: Deep Learning-Based Point Cloud Registration: A Comprehensive Survey and Taxonomy
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づくポイントクラウド登録: 総合的な調査と分類
• Authors: Yu-Xin Zhang, Jie Gui, Baosheng Yu, Xiaofeng Cong, Xin Gong, Wenbing Tao, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 深層学習に基づくポイントクラウド登録(DL-PCR)に関する総合的な調査と分類について述べる。 DL-PCR法では,登録手続きを含む重要な側面から議論を整理する。 我々はこれらを,ポイント・ツー・ポイント対応の明示的な識別を必要とするかどうかに応じて,対応ベースおよび対応不要なアプローチに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.66031973540946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud registration involves determining a rigid transformation to align a source point cloud with a target point cloud. This alignment is fundamental in applications such as autonomous driving, robotics, and medical imaging, where precise spatial correspondence is essential. Deep learning has greatly advanced point cloud registration by providing robust and efficient methods that address the limitations of traditional approaches, including sensitivity to noise, outliers, and initialization. However, a well-constructed taxonomy for these methods is still lacking, making it difficult to systematically classify and compare the various approaches. In this paper, we present a comprehensive survey and taxonomy on deep learning-based point cloud registration (DL-PCR). We begin with a formal description of the point cloud registration problem, followed by an overview of the datasets, evaluation metrics, and loss functions commonly used in DL-PCR. Next, we categorize existing DL-PCR methods into supervised and unsupervised approaches, as they focus on significantly different key aspects. For supervised DL-PCR methods, we organize the discussion based on key aspects, including the registration procedure, optimization strategy, learning paradigm, network enhancement, and integration with traditional methods; For unsupervised DL-PCR methods, we classify them into correspondence-based and correspondence-free approaches, depending on whether they require explicit identification of point-to-point correspondences. To facilitate a more comprehensive and fair comparison, we conduct quantitative evaluations of all recent state-of-the-art approaches, using a unified training setting and consistent data partitioning strategy. Lastly, we highlight the open challenges and discuss potential directions for future study. A comprehensive collection is available at https://github.com/yxzhang15/PCR.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド登録には、ソースポイントクラウドとターゲットポイントクラウドを整合させる厳格な変換を決定することが含まれる。 このアライメントは、正確な空間対応が不可欠である自律運転、ロボティクス、医療画像などの応用において、基本的なものである。 ディープラーニングは、ノイズへの感受性、外れ値、初期化など、従来のアプローチの制限に対処する堅牢で効率的な方法を提供することによって、ポイントクラウドの登録を大幅に進歩させた。 しかし、これらの方法のよく構築された分類法はいまだに欠落しており、様々なアプローチを体系的に分類し比較することは困難である。 本稿では,深層学習に基づくポイントクラウド登録(DL-PCR)に関する総合的な調査と分類について述べる。 まず, 点雲登録問題の形式的記述から始め, DL-PCRでよく用いられるデータセット, 評価指標, 損失関数の概要を述べる。 次に、既存のDL-PCR法を教師なしおよび教師なしのアプローチに分類する。 DL-PCR法は, 登録手続き, 最適化戦略, 学習パラダイム, ネットワーク拡張, 従来の手法との連携など, 重要な側面に基づく議論を整理する。 より包括的で公平な比較を容易にするため、統一的なトレーニング設定と一貫したデータ分割戦略を用いて、最新の最先端アプローチの定量的評価を行う。 最後に、オープンな課題を強調し、今後の研究の方向性について論じる。 包括的なコレクションはhttps://github.com/yxzhang15/PCRで入手できる。

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