用于直接成对配准的 3D 局部特征
计算机视觉与模式识别
2019-04-10 v1 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
我们提出了一种新颖的、数据驱动的方法来解决两幅点云扫描配准问题。我们的方法是直接的，意指一对对应的局部块已提供全局配准所需的变换线索。为此，我们首先赋予最先进的 PPF-FoldNet 自编码器（AE）一个位姿可变兄弟网络，二者之间的差异导致位姿特定描述子。在此基础上，我们引入 RelativeNet，一种相对位姿估计网络，为关键点分配对应特定的方向，从而消除任何局部参考帧计算。最后，我们设计了一个简单而高效的假设-验证算法，以快速利用预测并对齐两个点集。我们广泛的定量与定性实验表明，我们的方法在具有挑战性的真实成对配准数据集上优于当前最优方法，并且用局部位姿信息增强关键点可带来更好的泛化能力和显著的速度提升。
引用
@article{arxiv.1904.04281,
title = {3D Local Features for Direct Pairwise Registration},
author = {Haowen Deng and Tolga Birdal and Slobodan Ilic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04281},
year = {2019}
}
备注
To appear in CVPR 2019. 16 pages, identical to the camera ready submission