UMERegRobust：用于鲁棒点云配准的通用流形嵌入兼容特征
计算机视觉与模式识别
2024-08-26 v2
摘要
在本文中，我们采用通用流形嵌入（UME）框架来估计刚性变换，并对其进行扩展，使其能够处理部分重叠和不同采样点云的场景。UME是一种方法论，旨在将通过刚性变换相关联的同一物体的观测映射到一个单一的低维线性子空间。这个过程产生了观测的变换不变表示，其矩阵形式的表示与变换是协变的（即等变的）。我们通过引入一种UME兼容的特征提取方法扩展了UME框架，该方法辅以独特的UME对比损失和采样均衡器。这些组件被集成到一个全面且鲁棒的配准流程中，命名为UMERegRobust。我们提出了RotKITTI配准基准，专门用于评估涉及大旋转场景的配准方法。UMERegRobust在KITTI基准上取得了优于现有技术的性能，特别是在考虑严格精度（1°，10cm）时（平均提升+9%），并且在RotKITTI基准上显著优于现有技术方法（与最新的现有技术方法相比提升+45%）。
引用
@article{arxiv.2408.12380,
title = {UMERegRobust - Universal Manifold Embedding Compatible Features for Robust Point Cloud Registration},
author = {Yuval Haitman and Amit Efraim and Joseph M. Francos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12380},
year = {2024}
}
备注
ECCV 2024