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.
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