面向大规模3D位置识别的快速3D点云检索
计算机视觉与模式识别
2025-05-29 v2 信息检索
摘要
3D点云检索是一项具有挑战性的任务，即在3D点参考集中检索与给定查询最相似的点云。现有方法侧重于比较点云的描述符以识别相似点云。由于后一步骤的复杂性，本文通过将可微搜索索引（DSI）——一种最初为文本信息检索设计的基于Transformer的方法——适配于3D点云检索，来专注于加速检索过程。我们的方法基于点描述符生成1D标识符，从而实现常数时间内的直接检索。为了将DSI适配于3D数据，我们集成了Vision Transformers将描述符映射到这些标识符，同时结合位置和语义编码。该方法在一个公共基准上进行了位置识别评估，在返回点云的质量和速度方面将其检索能力与SOTA方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.2502.21067,
title = {Fast 3D point clouds retrieval for Large-scale 3D Place Recognition},
author = {Chahine-Nicolas Zede and Laurent Carrafa and Valérie Gouet-Brunet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.21067},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 1 figures