論文の概要: SE(3)-bi-equivariant Transformers for Point Cloud Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09167v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 19:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 22:06:29.165258
• Title: SE(3)-bi-equivariant Transformers for Point Cloud Assembly
• Title（参考訳）: SE(3)-bi-equivariant Transformer for Point Cloud Assembly
• Authors: Ziming Wang, Rebecka Jörnsten,
• Abstract要約: 一対の点雲が与えられた場合、アセンブリの目標は、一方の点雲ともう一方の点雲を整合させる厳密な変換を回復することである。 このタスクは、点雲がオーバーラップされない可能性があり、任意の初期位置を持つため、難しい。 BITR (SE(3)-bi-equivariant transformer) という手法を提案する。 入力が厳格に摂動されると、出力がそれに従って変換されることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.348593305367524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a pair of point clouds, the goal of assembly is to recover a rigid transformation that aligns one point cloud to the other. This task is challenging because the point clouds may be non-overlapped, and they may have arbitrary initial positions. To address these difficulties, we propose a method, called SE(3)-bi-equivariant transformer (BITR), based on the SE(3)-bi-equivariance prior of the task: it guarantees that when the inputs are rigidly perturbed, the output will transform accordingly. Due to its equivariance property, BITR can not only handle non-overlapped PCs, but also guarantee robustness against initial positions. Specifically, BITR first extracts features of the inputs using a novel $SE(3) \times SE(3)$-transformer, and then projects the learned feature to group SE(3) as the output. Moreover, we theoretically show that swap and scale equivariances can be incorporated into BITR, thus it further guarantees stable performance under scaling and swapping the inputs. We experimentally show the effectiveness of BITR in practical tasks.
• Abstract（参考訳）: 一対の点雲が与えられた場合、アセンブリの目標は、一方の点雲ともう一方の点雲を整合させる厳密な変換を回復することである。 このタスクは、点雲がオーバーラップされない可能性があり、任意の初期位置を持つため、難しい。 これらの問題に対処するため,SE(3)-bi-equivariant transformer (BITR, SE(3)-bi-equivariant transformer) という手法を提案する。 その等価性のため、BITRはオーバーラップしないPCを扱えるだけでなく、初期位置に対する堅牢性も保証できる。 具体的には、BITRはまず、新しい$SE(3) \times SE(3)$-transformerを使って入力の特徴を抽出し、学習した特徴をSE(3)を出力として投影する。 さらに, BITR にスワップとスケールの等式を組み込むことにより, インプットのスケーリングおよびスワップにおいて, 安定した性能を保証できることが理論的に示されている。 本研究は,BITRの実践的課題における有効性について実験的に示す。

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