論文の概要: UMERegRobust -- Universal Manifold Embedding Compatible Features for Robust Point Cloud Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12380v2
- Date: Fri, 23 Aug 2024 09:48:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 10:14:02.481112
- Title: UMERegRobust -- Universal Manifold Embedding Compatible Features for Robust Point Cloud Registration
- Title(参考訳): UMERegRobust - ロバストポイントクラウド登録のための互換性のある機能を組み込んだユニバーサルマニフォールド
- Authors: Yuval Haitman, Amit Efraim, Joseph M. Francos,
- Abstract要約: 我々は、剛性変換を推定するために、ユニバーサルマニフォールド埋め込み(UME)フレームワークを採用する。
独自のUMEコントラスト損失とサンプリング等化器を付加したUME互換特徴抽出手法を導入することで、UMEフレームワークを拡張した。
本稿では,大規模な回転を含むシナリオの登録方法を評価するために,Rot KITTIベンチマークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.806505912512235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we adopt the Universal Manifold Embedding (UME) framework for the estimation of rigid transformations and extend it, so that it can accommodate scenarios involving partial overlap and differently sampled point clouds. UME is a methodology designed for mapping observations of the same object, related by rigid transformations, into a single low-dimensional linear subspace. This process yields a transformation-invariant representation of the observations, with its matrix form representation being covariant (i.e. equivariant) with the transformation. We extend the UME framework by introducing a UME-compatible feature extraction method augmented with a unique UME contrastive loss and a sampling equalizer. These components are integrated into a comprehensive and robust registration pipeline, named UMERegRobust. We propose the RotKITTI registration benchmark, specifically tailored to evaluate registration methods for scenarios involving large rotations. UMERegRobust achieves better than state-of-the-art performance on the KITTI benchmark, especially when strict precision of (1{\deg}, 10cm) is considered (with an average gain of +9%), and notably outperform SOTA methods on the RotKITTI benchmark (with +45% gain compared the most recent SOTA method).
- Abstract(参考訳): 本稿では,厳密な変換を推定するためのUME(Universal Manifold Embedding)フレームワークを採用し,それを拡張することにより,部分的な重複と異なるサンプルの点群を含むシナリオに対応する。
UMEは、剛体変換に関連する同じ物体の観測を単一の低次元線型部分空間にマッピングするために設計された方法論である。
この過程は、その行列形式表現が変換と共変(すなわち同変)であるような、観測の変換不変表現をもたらす。
独自のUMEコントラスト損失とサンプリング等化器を付加したUME互換特徴抽出手法を導入することで、UMEフレームワークを拡張した。
これらのコンポーネントは、UMERegRobustという、包括的で堅牢な登録パイプラインに統合される。
本稿では,大規模な回転を含むシナリオの登録方法を評価するために,RotKITTI登録ベンチマークを提案する。
UMERegRobust は KITTI ベンチマークの最先端性能よりも優れており、特に (1{\deg}, 10cm) の厳密な精度(平均利得+9%)が考慮され、特に RotKITTI ベンチマークの SOTA 法よりも優れている(最近の SOTA 法と比較すると +45% 向上)。
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