Vi presenterar PPFNet -Point Pair Feature NETwork för djupt lärande en globalt informerad 3D lokal funktionsdeskriptor för att hitta korrespondenser i oorganiserade punktmoln. PPFNet lär sig lokala deskriptorer om ren geometri och är mycket medveten om det globala sammanhanget, en viktig signal i djupt lärande. Vår 3D-representation beräknas som en samling av punkt-par-funktioner i kombination med punkterna och normalerna inom en lokal närhet. Vår permutation invariant nätverk design är inspirerad av PointNet och sätter PPFNet att beställa-fri. I motsats till voxelisering kan vår metod konsumera råa punktmoln för att utnyttja den fulla glesheten. PPFNet använder en ny N-tuple förlust och arkitektur injicerar den globala informationen naturligt i den lokala deskriptorn. Det visar att kontextmedvetenheten också ökar den lokala profilen. Kvalitativa och kvantitativa utvärderingar av vårt nätverk tyder på ökad reträtt, förbättrad robusthet och variabilitet samt ett viktigt steg i 3D-deskriptorns extraktionsprestanda.
REF hittade matchningar i oorganiserade punktmoln genom att anpassa PointNet-arkitekturen.
PPFNet: Global Context Aware Local Features for Robust 3D Point Matching
{'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']}