DPC: 비지도 딥 포인트 대응을 통한 교차 및 자기 구축

구조화된 형태 구성을 기반으로 하는 점군(point cloud) 간 실시간 비강체(non-rigid) 밀도(dense) 대응(correspondence)을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 Deep Point Correspondence (DPC)로 명명되었으며, 이전 기술에 비해 훈련 데이터의 일부만 필요하며 더 우수한 일반화 능력을 보입니다. 지금까지 밀도 대응 문제를 해결하기 위해 두 가지 주요 접근법이 제안되었습니다. 첫 번째는 합성 데이터셋에서 뛰어난 결과를 얻지만, 형태의 메시 연결(mesh connectivity)이 필요하고 추론 처리 시간이 길며 실제 환경에서는 불안정한 스펙트럼 기반 접근법입니다. 두 번째는 인코더-디코더(encoder-decoder) 프레임워크를 사용하여 불규칙한 입력에서 일치하는 정렬을 위한 순서 있는 점군을 회귀(regress)하는 공간적 접근법입니다. 그러나 디코더는 많은 훈련 데이터가 필요하며, 교차 데이터셋 평가에서 잘 일반화하지 못하는 등의 상당한 단점을 가지고 있습니다. DPC의 혁신성은 디코더 구성 요소가 없다는 데 있습니다. 대신, 잠재적 유사성(latent similarity)과 입력 좌표 자체를 사용하여 점군을 구성하고 대응을 결정함으로써 디코더가 수행하는 좌표 회귀를 대체합니다. 광범위한 실험 결과, 우리의 구조 방식이 최근 최첨단 대응 방법들과 비교하여 성능 향상을 가져왔음을 보여줍니다. 우리의 코드는 https://github.com/dvirginz/DPC에서 공개적으로 이용할 수 있습니다.