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3D Point Cloud Registration with Multi-Scale Architecture and Unsupervised Transfer Learning

  • Mines ParisTech

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We propose a method for generalizing deep learning for 3D point cloud registration on new,totally different datasets. It is based on two components,MS-SVConv and UDGE. Using Multi-Scale Sparse Voxel Convolution,MSSVConv is a fast deep neural network that outputs the descriptors from point clouds for 3D registration between two scenes. UDGE is an algorithm for transferring deep networks on unknown datasets in a unsupervised way. The interest of the proposed method appears while using the two components,MS-SVConv and UDGE,together as a whole,which leads to state-of-the-art results on real world registration datasets such as 3DMatch,ETH and TUM. The code is publicly available at https://github.com/humanpose1/MS-SVConv.

langue originaleAnglais
titreProceedings - 2021 International Conference on 3D Vision, 3DV 2021
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages1351-1361
Nombre de pages11
ISBN (Electronique)9781665426886
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2021
Modification externeOui
Evénement9th International Conference on 3D Vision, 3DV 2021 - Virtual, Online, Royaume-Uni
Durée: 1 déc. 20213 déc. 2021

Série de publications

NomProceedings - 2021 International Conference on 3D Vision, 3DV 2021

Une conférence

Une conférence9th International Conference on 3D Vision, 3DV 2021
Pays/TerritoireRoyaume-Uni
La villeVirtual, Online
période1/12/213/12/21

Empreinte digitale

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