강력한 포인트 클라우드 등록을 위한 신경 확산 및 트랜스포머 기반 접근법

Conceptos Básicos

본 연구는 그래프 신경 편미분 방정식과 열 커널 서명을 활용하여 강력한 포인트 클라우드 등록 방법을 제안한다.

Resumen

이 논문은 포인트 클라우드 등록을 위한 강력한 접근법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

1. 그래프 신경 편미분 방정식 모듈을 사용하여 포인트 클라우드에서 강건한 고차원 특징을 추출한다. 이를 통해 노이즈나 교란에 강인한 특징 표현을 얻을 수 있다.

2. 열 커널 서명을 주의 메커니즘에 도입하여 대응 키포인트를 효율적으로 얻는다. 이는 형상 보존 관점에서 강건성을 높인다.

3. 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.

Estadísticas

노이즈가 없는 KITTI 데이터셋에서 제안 모델의 상대 이동 오차는 4.14cm, 상대 회전 오차는 0.14도이다.
노이즈가 있는 KITTI 데이터셋에서 제안 모델의 상대 이동 오차는 6.63cm, 상대 회전 오차는 0.08도이다.

Citas

"그래프 신경 편미분 방정식 모듈을 사용하여 포인트 클라우드에서 강건한 고차원 특징을 추출한다."
"열 커널 서명을 주의 메커니즘에 도입하여 대응 키포인트를 효율적으로 얻는다."
"특징 대응을 기반으로 가중치 SVD 모듈을 사용하여 두 포인트 클라우드 간의 변환을 예측한다."

Ideas clave extraídas de

PointDifformer: Robust Point Cloud Registration With Neural Diffusion and Transformer

by Rui She,Qiyu... a las arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.14034.pdf

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