論文の概要: SGOR: Outlier Removal by Leveraging Semantic and Geometric Information for Robust Point Cloud Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06297v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 18:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 22:13:05.979104
• Title: SGOR: Outlier Removal by Leveraging Semantic and Geometric Information for Robust Point Cloud Registration
• Title（参考訳）: SGOR:ロバストポイントクラウド登録のためのセマンティックおよび幾何学的情報を活用したアウトレイラ除去
• Authors: Guiyu Zhao, Zhentao Guo, Hongbin Ma,
• Abstract要約: 現在の登録方法は、ポイント・ツー・ポイントやインスタンスのセマンティック対応生成にのみセマンティクスを使用する。 本稿では,地域投票に基づくセカンダリグラウンドセグメンテーションとゆるやかなセマンティック一貫性を提案する。 アウトドアデータセットにおいて,提案手法は優れた性能を示し,登録リコールの22.5ポイント向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a new outlier removal method that fully leverages geometric and semantic information, to achieve robust registration. Current semantic-based registration methods only use semantics for point-to-point or instance semantic correspondence generation, which has two problems. First, these methods are highly dependent on the correctness of semantics. They perform poorly in scenarios with incorrect semantics and sparse semantics. Second, the use of semantics is limited only to the correspondence generation, resulting in bad performance in the weak geometry scene. To solve these problems, on the one hand, we propose secondary ground segmentation and loose semantic consistency based on regional voting. It improves the robustness to semantic correctness by reducing the dependence on single-point semantics. On the other hand, we propose semantic-geometric consistency for outlier removal, which makes full use of semantic information and significantly improves the quality of correspondences. In addition, a two-stage hypothesis verification is proposed, which solves the problem of incorrect transformation selection in the weak geometry scene. In the outdoor dataset, our method demonstrates superior performance, boosting a 22.5 percentage points improvement in registration recall and achieving better robustness under various conditions. Our code is available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロバストな登録を実現するために,幾何学的および意味的情報を完全に活用する新しい外乱除去手法を提案する。 現在のセマンティックベース登録法は、ポイントツーポイントまたはインスタンスセマンティック対応生成のためのセマンティックスしか使用していないが、2つの問題がある。 まず、これらの手法は意味論の正しさに大きく依存する。 誤ったセマンティクスとスパースセマンティクスのシナリオではうまく機能しない。 第二に、セマンティクスの使用は対応生成に限られており、弱い幾何学シーンでは性能が悪い。 これらの問題を解決するために,地域投票に基づくセカンダリグラウンドセグメンテーションと緩やかなセマンティック一貫性を提案する。 シングルポイントセマンティクスへの依存を減らすことにより、セマンティクスの正しさに対する堅牢性を改善する。 一方, セマンティック・ジオメトリ・一貫性は, セマンティック情報を完全に活用し, 通信品質を大幅に向上させる。 さらに,弱幾何シーンにおける誤った変換選択の問題を解く2段階の仮説検証を提案する。 アウトドアデータセットにおいて,提案手法は優れた性能を示し,登録リコールにおける22.5ポイントの改善と,各種条件下でのロバスト性の向上を実現している。 私たちのコードは利用可能です。

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