: Vi lär oss en effektiv och robust 3D-deskriptor för att matcha lokal geometri. Vi fokuserar specifikt på partiella, bullriga 3D-data som erhållits från sensorer för varusortimentet. Till vänster visar vi tre provpar av geometriska fragment från en scan vars egenskaper matchas med vår metod. Vi kan använda dessa matchningar av glesa geometriska funktioner för att få en 3D rekonstruktion med hjälp av en enkel (enbart geometrisk) gles bunt justering formulering. Att upprätta korrespondenser mellan 3D-geometrier är viktigt för ett stort utbud av grafik- och visionapplikationer, inklusive 3D-rekonstruktion, lokalisering och formmatchning. Trots betydande framsteg, geometrisk matchning på verkliga 3D-data är fortfarande en utmanande uppgift på grund av bullriga, låg upplösning, och ofullständig karaktär av skanningsdata. Dessa svårigheter begränsar prestandan hos nuvarande moderna metoder som normalt baseras på histogram över geometriska egenskaper. I detta papper introducerar vi 3DMatch 1, en datadriven lokal funktion inlärare som gemensamt lär sig en geometrisk funktion representation och en tillhörande metrisk funktion från en stor samling realworld scanning data. Vi representerar 3D geometri med hjälp av ackumulerade avstånd fält runt nyckel-punkt platser. Denna representation är lämplig för att hantera bullriga och partiella skanningsdata, och samtidigt stöder djupt lärande med konvolutionella neurala nätverk direkt i 3D. För att utbilda nätverken föreslår vi ett sätt att automatiskt generera korrespondensetiketter för djupt lärande genom att utnyttja befintliga RGB-D rekonstruktionsalgoritmer. I våra resultat visar vi att vi med en betydande marginal kan överträffa "state-of-t heart"-strategier. Dessutom visar vi robustheten i vår deskriptor i en rent geometrisk paketjusteringsrörledning för 3D-rekonstruktion.
Mer nyligen föreslog REF en volymetrisk funktionsbeskrivning med hjälp av en Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur.
3DMatch: Learning the Matching of Local 3D Geometry in Range Scans.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}