- …
- …
#534
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
部分点群などにも対応できる，ロバストな三次元点群の位置合わせ手法RPM-Netを提案．点ペアごとに絶対座標と相対座標，PPFを入力として特徴量を計算，点同士のソフトな対応付けを推定しSinkhornレイヤーによる正規化を行って，重み付きSVDで回転・並進を推定．さらにアニーリングの導入とアニーリングのために最適なパラメータをニューラルネットワークで推定する．
新規性
ソフトな対応付けのためにSinkhorn Normalizationを導入したこと，アニーリングのアイデアで各イテレーションで適した量の剛体変換を適用することが新規．
結果
ModelNet40で評価．クリーンなデータに対してはChamfer Distanceでは良いスコア，回転誤差・並進誤差も比較的良好な推定結果が得られた．部分点群のみの場合やノイズを付与したデータの場合既存手法よりよい性能が得られた．Ablation Studyでは各入力特徴量が必要であることの確認と，イテレーション回数についての考察について記述．
その他（なぜ通ったか？等）
ノイズが多い/部分点群という一般的な問題設定の元で良好な性能を達成した．
- …
- …