本論文は、3次元点群登録(PCR)の問題に取り組んでいる。PCRは、自律走行車のマッピングや人物モデリングなど、多くのアプリケーションで重要な役割を果たしている。
従来のPCR手法は、比較的小さな変換に対してはよい性能を示すが、大きな変換に対しては性能が大幅に低下する。一方、実際の環境では大きな変換が頻繁に発生する。
そこで本論文では、ReLaToと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案している。ReLaToは、ソフトマックスプーリング層を使って対応点を効率的に見つけ、ターゲットガイド型のデノイジング手法を使って最終的な登録を精密化する。
実験の結果、ReLaToは大きな変換に対しても優れた性能を示し、従来手法を大きく上回ることが分かった。特に、KITTI データセットでは、他の手法が大きな変換に失敗するのに対し、ReLaToは一貫して良好な結果を得ることができた。
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