面向图像到点云配准的自适应代理人选择与交互网络
计算机视觉与模式识别
2025-11-11 v1 人工智能
摘要
典型的无检测自由方法用于图像到点云配准利用基于Transformer的架构来聚合跨模态特征并建立对应关系。然而，这些方法在面对挑战性条件时常常难以应对，其中噪声干扰相似性计算，导致错误的对应关系。此外，缺乏专门设计，难以有效选择跨模态中信息丰富且高度相关的表示，从而限制了注册的鲁棒性和准确性。为此，我们提出了一种新型的跨模态注册框架，包含两个关键模块：迭代代理人选择（IAS）模块和可靠代理人交互（RAI）模块。IAS通过相位图增强结构特征意识，并采用强化学习原则高效选择可靠代理人。RAI随后利用这些选定的代理人指导跨模态交互，有效减少不匹配情况，提高整体鲁棒性。广泛的在RGB-D Scenes v2和7-Scenes基准测试中表明，我们的方法始终实现了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2511.05965,
title = {Adaptive Agent Selection and Interaction Network for Image-to-point cloud Registration},
author = {Zhixin Cheng and Xiaotian Yin and Jiacheng Deng and Bohao Liao and Yujia Chen and Xu Zhou and Baoqun Yin and Tianzhu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05965},
year = {2025}
}
备注
Accepted by AAAI2026