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Surfel-based 3D Registration with Equivariant SE(3) Features

Created by
  • Haebom

作者

Xueyang Kang, Hang Zhao, Kourosh Khoshelham, Patrick Vandewalle

概要

本論文は,遠隔センシングまたはデジタルヘリテージの分野における3D再構築における複数の局所点雲の3D整列一貫性を確保する上で重要な点雲の位置合わせ問題を扱う。従来の学習ベースおよび非学習ベースの方法は、点方向および点不確実性を無視し、ノイズの多い入力または直交変換などの積極的な回転変換に対して脆弱であり、したがって変換増強を含む広範な学習点雲が必要である。この問題を解決するために、本論文はサーフェルベースの姿勢学習回帰アプローチを提案する。提案された方法は、Lidar点雲から仮想遠近カメラパラメータを使用してサーフェルを初期化し、SE(3)等辺合成積カーネルを介して位置と回転の両方を含む明示的なSE(3)等辺特徴を学習して、ソースとターゲットスキャンとの間の相対変換を予測する。モデルは、等辺合成積エンコーダ、類似度計算のためのクロスアテンションメカニズム、完全接続デコーダ、および非線形Huber損失で構成されています。屋内および屋外のデータセットの実験結果は、最先端の方法と比較して提案されたモデルの卓越性と実際の点群スキャンの堅牢な性能を示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
点方向と不確実性を考慮して,ノイズに強い点雲位置合わせモデルを提示
SE(3)等辺特徴学習による回転変換に対する強靭性確保
Lidar点群からサーフェル初期化による効率的なモデル学習
屋内外のデータセットで最先端のパフォーマンスを達成
Limitations:
提案された方法の計算コストと効率のさらなる分析の必要性
さまざまな種類の点群データの一般化性能評価が必要
特定の種類のノイズや変形に対する強健性限界研究が必要
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