KISS-Matcher: 高速かつ堅牢な点群レジストレーションの再考

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タイトル: KISS-Matcher: 高速かつ堅牢な点群レジストレーションの再考

リンク: https://arxiv.org/abs/2409.15615

概要:

グローバル点群レジストレーションシステムはあらゆる面で著しく進歩していますが、多くの研究は特徴抽出、グラフ理論的プルーニング、姿勢ソルバーなどの特定のコンポーネントに焦点を当ててきました。本稿では、レジストレーション問題を包括的に捉え、KISS-Matcherと呼ばれるオープンソースで汎用性の高いC++ポイントクラウドレジストレーションライブラリを開発しました。KISS-Matcherは、従来の高速点特徴ヒストグラム（FPFH）を改良した新しい特徴検出器であるFaster-PFHを組み込んでいます。さらに、外れ値対応を拒否する時間計算量を削減するために、kコアベースのグラフ理論的プルーニングを採用しています。最後に、これらのモジュールを完全でユーザーフレンドリーなすぐに使用できるパイプラインに統合しています。広範な実験で検証されたように、KISS-Matcherは優れたスケーラビリティと幅広い適用性を備えており、最先端の外れ値に強いレジストレーションパイプラインと比較して精度を維持しながら大幅な高速化を実現しています。コードは\href{https://github.com/MIT-SPARK/KISS-Matcher}{\texttt{https://github.com/MIT-SPARK/KISS-Matcher}}で公開されています。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• point-cloud-completion
• object-detection
• 3D-scene-representation

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論文要約

論文要約: KISS-Matcher: 高速かつ堅牢な点群レジストレーションの再考

• 目的: 点群データの位置合わせを行うレジストレーション処理を高速かつ正確に行う新しいシステムの開発。
• 従来手法の問題点: 個々の要素技術の改善に注力しており、全体最適化が不足していた。
• 提案手法 (KISS-Matcher):
  • 高速化: 従来のFPFHを改良したFaster-PFHで特徴検出を高速化。
  • 外れ値への頑健性向上: kコアベースのグラフ理論を用いて、外れ値の影響を効率的に排除。
  • 使いやすさ: 上記要素技術を統合し、ユーザーフレンドリーなパイプラインとして実装。
• 成果:
  • 精度を維持しながら、従来手法と比較して大幅な高速化を実現。
  • 広範囲な実験により、高いスケーラビリティと汎用性を証明。
• ソースコード: https://github.com/MIT-SPARK/KISS-Matcher で公開。