幾何学的トランスフォーマーによる高速かつ堅牢な点群登録

点群登録における正確な対応点の抽出問題を研究する。近年のキーポイント不要な手法は、低重複領域において反復性のあるキーポイントを検出することが困難な問題を回避し、登録性能において大きな可能性を示している。これらの手法は、ダウンサンプリングされたスーパーポイント上で対応点を探索し、その後それを密集点に伝搬する。スーパーポイントのマッチングは、周辺パッチが重複するかどうかに基づいて行われる。このようなスパースかつ緩いマッチングには、点群の幾何構造を捉えるコンテキスト特徴が必要となる。本研究では、堅牢なスーパーポイントマッチングを実現するための幾何変換器（Geometric Transformer）を提案する。このモデルは、ペアワイズ距離とトリプレットワイズ角度を符号化することで、低重複状況下でも堅牢性を発揮し、剛体変換に対して不変性を持つ。単純な設計でありながら、驚くべき高いマッチング精度を達成しており、アライメント変換の推定においてRANSACの必要性を排除するに至り、処理速度が100倍向上する。提案手法は、挑戦的な3DLoMatchベンチマークにおいて、インライア比率を17～30パーセンテージポイント、登録リコールを7ポイント以上向上させた。本研究のコードおよびモデルは、https://github.com/qinzheng93/GeoTransformer にて公開されている。