COTReg：基于耦合最优传输的点云配准
计算机视觉与模式识别
2022-10-10 v2
摘要
生成一组高质量对应点或匹配点是点云配准中最关键的步骤之一。本文提出一种学习框架COTReg，通过联合考虑逐点匹配与结构匹配来预测三维点云配准的对应关系。具体而言，我们将两种匹配分别转化为基于Wasserstein距离与基于Gromov-Wasserstein距离的优化问题。从而建立对应关系的任务可自然重塑为一个耦合最优传输问题。此外，我们设计了一个网络来预测点云中各点作为内点的置信度分数，为生成对应关系提供重叠区域信息。我们的对应关系预测流程可轻松集成到基于学习的特征（如FCGF）或传统描述子（如FPFH）中。我们在3DMatch、KITTI、3DCSR与ModelNet40基准上进行了全面实验，展示了所提方法的最优性能。
引用
@article{arxiv.2112.14381,
title = {COTReg:Coupled Optimal Transport based Point Cloud Registration},
author = {Guofeng Mei and Xiaoshui Huang and Litao Yu and Jian Zhang and Mohammed Bennamoun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.14381},
year = {2022}
}