초록
우리는 실세계 3D 스캔 쌍에 대한 정합을 위한 미분 가능한 프레임워크인 Deep Global Registration을 제안한다. Deep Global Registration은 세 가지 모듈로 구성된다: 대응 관계의 신뢰도를 예측하기 위한 6차원 컨볼루션 네트워크, 폐쇄형 자세 추정을 위한 미분 가능한 가중치 프로크루스테스 알고리즘, 그리고 자세 보정을 위한 강건한 기울기 기반 SE(3) 최적화기이다. 실험 결과, 본 연구 방법이 실세계 데이터에서 기존의 최첨단 학습 기반 및 전통적 방법들을 모두 능가함을 보여주었다.