論文の概要: CA-I2P: Channel-Adaptive Registration Network with Global Optimal Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21364v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 15:15:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:10.157514
• Title: CA-I2P: Channel-Adaptive Registration Network with Global Optimal Selection
• Title（参考訳）: CA-I2P:グローバル最適選択によるチャネル適応登録ネットワーク
• Authors: Zhixin Cheng, Jiacheng Deng, Xinjun Li, Xiaotian Yin, Bohao Liao, Baoqun Yin, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Channel Adaptive Adjustment Module (CAA)とGlobal Optimal Selection Module (GOS)を提案する。 CAAはモーダル内機能を強化し、モーダル間感度を抑える一方、GOSは局所的な選択をグローバルな最適化に置き換える。 RGB-D Scenes V2 と 7-Scenes の実験により,本手法の優位性を実証し,画像間クラウド登録における最先端性能を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.9769444535474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detection-free methods typically follow a coarse-to-fine pipeline, extracting image and point cloud features for patch-level matching and refining dense pixel-to-point correspondences. However, differences in feature channel attention between images and point clouds may lead to degraded matching results, ultimately impairing registration accuracy. Furthermore, similar structures in the scene could lead to redundant correspondences in cross-modal matching. To address these issues, we propose Channel Adaptive Adjustment Module (CAA) and Global Optimal Selection Module (GOS). CAA enhances intra-modal features and suppresses cross-modal sensitivity, while GOS replaces local selection with global optimization. Experiments on RGB-D Scenes V2 and 7-Scenes demonstrate the superiority of our method, achieving state-of-the-art performance in image-to-point cloud registration.
• Abstract（参考訳）: 検出不要な手法は通常粗いパイプラインを辿り、パッチレベルのマッチングと高密度ピクセル対ポイント対応の精細化のために画像と点雲の特徴を抽出する。 しかし、画像と点雲の特徴チャネルの注意の相違は、結果の劣化を招き、最終的には登録精度を損なう可能性がある。 さらに、シーン内の類似した構造は、クロスモーダルマッチングにおいて冗長な対応をもたらす可能性がある。 これらの問題に対処するため,Channel Adaptive Adjustment Module (CAA)とGlobal Optimal Selection Module (GOS)を提案する。 CAAはモーダル内機能を強化し、モーダル間感度を抑える一方、GOSは局所的な選択をグローバルな最適化に置き換える。 RGB-D Scenes V2 と 7-Scenes の実験により,本手法の優位性を実証し,画像間クラウド登録における最先端性能を実現した。

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