이 논문은 포인트 클라우드 등록을 위한 강력한 접근법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
그래프 신경 편미분 방정식 모듈을 사용하여 포인트 클라우드에서 강건한 고차원 특징을 추출한다. 이를 통해 노이즈나 교란에 강인한 특징 표현을 얻을 수 있다.
열 커널 서명을 주의 메커니즘에 도입하여 대응 키포인트를 효율적으로 얻는다. 이는 형상 보존 관점에서 강건성을 높인다.
특징 대응을 기반으로 가중치 SVD 모듈을 사용하여 두 포인트 클라우드 간의 변환을 예측한다.
실험 결과, 제안 모델은 다양한 실내외 데이터셋에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였으며, 노이즈나 교란에 대한 강건성도 입증되었다.
Til et andet sprog
fra kildeindhold
arxiv.org
Vigtigste indsigter udtrukket fra
by Rui She,Qiyu... kl. arxiv.org 04-23-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.14034.pdfDybere Forespørgsler