#513
summarized by : Naoya Chiba
3DRegNet: A Deep Neural Network for 3D Point Registration

どんな論文か?

三次元点群の位置合わせ手法.二つの点群の点ペアを入力し,点ペアに対応する特徴量を計算,この特徴量から対応点かどうかを判定する.また,同じ特徴量から点ペアについての剛体変換を推定する.複数シーンについても剛体変換が整合するようにロス関数を設計.外れ値にロバストなシーン全体の位置合わせを実現した.
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新規性

点ペアごとに対応関係の判定してから同じ特徴量で剛体変換を推定と,複数シーンについて整合するような推定を行う拡張を行った.回転はリー代数の元による3次元ベクトルで表現し学習する.

結果

ICL-NUIMデータセットとSUM3Dデータセットで検証.Umeyama refinement techniqueを適用した場合で既存手法より高性能.リー代数を利用した表現が優れることを確認.

その他(なぜ通ったか?等)