Till skillnad från sin bildbaserade motsvarighet, punktmoln baserad hämtning för platsigenkänning har förblivit som ett outforskat och olöst problem. Detta beror till stor del på svårigheten att extrahera lokala funktionsdeskriptorer från ett punktmoln som sedan kan kodas in i en global deskriptor för hämtningsuppgiften. I detta dokument föreslår vi PointNetVLAD där vi utnyttjar den senaste framgången för djupa nätverk för att lösa punktmoln baserad hämtning för platsigenkänning. Specifikt, vår PointNetVLAD är en kombination / ändring av den befintliga PointNet och NetVLAD, som gör det möjligt end-to-end utbildning och slutsatser för att extrahera den globala deskriptorn från en given 3D-punkt moln. Dessutom föreslår vi förlustfunktionerna "lazy triolet and quadruplet" som kan åstadkomma mer diskriminativa och generella globala deskriptorer för att ta itu med återhämtningsuppgiften. Vi skapar referensdataset för punktmolnsbaserad hämtning för platsigenkänning, och de experimentella resultaten på dessa dataset visar genomförbarheten av vår PointNetVLAD. Våra koder och dataset är allmänt tillgängliga på projektets hemsida 1.
Globala deskriptorer från PointNet används i REF för platsigenkänning från 3D-data.
PointNetVLAD: Deep Point Cloud Based Retrieval for Large-Scale Place Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}