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Dans cet article, nous proposons un module d'ajustement adaptatif de canal (CAA) et un module de sélection optimale globale (GOS) pour résoudre le problème des méthodes existantes qui effectuent le recalage image-nuage de points sans détection. Ces méthodes souffrent d'une dégradation de la précision due à la différence d'attention du canal entre les caractéristiques de l'image et du nuage de points, ainsi qu'au problème des correspondances dupliquées dues à des structures similaires. Le CAA améliore les caractéristiques intramodales et supprime la sensibilité intermodale, et le GOS résout ces problèmes par une optimisation globale plutôt que par une sélection locale. Les résultats expérimentaux sur les jeux de données RGB-D Scenes V2 et 7-Scenes montrent que la méthode proposée atteint des performances de pointe.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle méthode pour résoudre efficacement les différences d'attention des canaux et les problèmes de structure similaire dans l'enregistrement des nuages de points d'image.
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Obtenir une précision améliorée par rapport aux méthodes existantes grâce aux modules CAA et GOS.
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Validation des performances de pointe sur les ensembles de données RGB-D Scenes V2 et 7-Scenes.
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Limitations:
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Les performances de la méthode proposée peuvent être limitées à des ensembles de données spécifiques.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation dans d’autres types de données de capteurs ou dans des environnements plus complexes.
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Manque de description détaillée de l'optimisation des paramètres des modules CAA et GOS.
