CorrI2P: 밀도 있는 대응을 통한 깊은 이미지-포인트 클라우드 등록

2D 이미지를 해당 3D 포인트 클라우드에서 정확히 위치 결정하는 핵심 단계가 이들 간의 2D-3D 대응 관계를 설정하는 것이라는 직관에 착안하여, 우리는 이미지-포인트 클라우드 등록 문제를 해결하기 위한 첫 번째 특징 기반 밀도 대응 프레임워크를 제안합니다. 이를 CorrI2P라고 명명하였으며, 세 가지 모듈로 구성되어 있습니다: 특징 임베딩, 대칭 중복 영역 검출, 그리고 설정된 대응을 통해 자세 추정입니다.구체적으로, 2D 이미지와 3D 포인트 클라우드 쌍이 주어졌을 때, 먼저 이를 고차원 특징 공간으로 변환하고, 그 결과 특징들을 대칭 중복 영역 검출기로 입력하여 이미지와 포인트 클라우드가 서로 겹치는 영역을 결정합니다. 그런 다음 중복 영역의 특징을 사용하여 2D-3D 대응 관계를 설정한 후, RANSAC 내에서 EPnP 알고리즘을 실행하여 카메라의 자세를 추정합니다. KITTI 및 NuScenes 데이터셋에서 수행한 실험 결과는 우리의 CorrI2P가 최신 이미지-포인트 클라우드 등록 방법론보다 크게 우수함을 보여줍니다. 우리는 코드를 공개할 예정입니다.