論文の概要: DV-Matcher: Deformation-based Non-Rigid Point Cloud Matching Guided by Pre-trained Visual Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08568v2
• Date: Sat, 01 Mar 2025 04:59:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 16:09:46.944643
• Title: DV-Matcher: Deformation-based Non-Rigid Point Cloud Matching Guided by Pre-trained Visual Features
• Title（参考訳）: DV-Matcher:事前学習した視覚特徴による変形に基づく非剛点クラウドマッチング
• Authors: Zhangquan Chen, Puhua Jiang, Ruqi Huang,
• Abstract要約: DV-Matcherは、非剛性変形点雲間の密接な対応を推定するための学習ベースのフレームワークである。 実験結果から,本手法は非剛性点雲をほぼ等尺形状と異質形状の両方で整合させることで,最先端の結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3030624795284795
• License:
• Abstract: In this paper, we present DV-Matcher, a novel learning-based framework for estimating dense correspondences between non-rigidly deformable point clouds. Learning directly from unstructured point clouds without meshing or manual labelling, our framework delivers high-quality dense correspondences, which is of significant practical utility in point cloud processing. Our key contributions are two-fold: First, we propose a scheme to inject prior knowledge from pre-trained vision models into geometric feature learning, which effectively complements the local nature of geometric features with global and semantic information; Second, we propose a novel deformation-based module to promote the extrinsic alignment induced by the learned correspondences, which effectively enhances the feature learning. Experimental results show that our method achieves state-of-the-art results in matching non-rigid point clouds in both near-isometric and heterogeneous shape collection as well as more realistic partial and noisy data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DV-Matcherについて述べる。DV-Matcherは,非剛性変形点雲間の密接な対応を推定するための,学習に基づく新しいフレームワークである。 メッシュや手動ラベリングを使わずに非構造化のポイントクラウドから直接学習することで、当社のフレームワークは高品質な高密度通信を提供し、ポイントクラウド処理において重要な実用性を提供します。 まず、事前学習された視覚モデルから幾何学的特徴学習に事前知識を注入し、幾何学的特徴の局所的な性質と大域的・意味的な情報とを効果的に補完する手法を提案する。 実験結果から,本手法はより現実的な部分的・雑音的データだけでなく,非剛性点群をほぼ等尺的および異質な形状の収集に適合させることが示唆された。

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