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(通讯员苑咏哲)西安电子科技大学协同智能系统教育部重点实验室苑咏哲博士、武越副教授在IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (IEEE TVCG)上发表题为“EGST: Enhanced Geometric Structure Transformer for Point Cloud Registration”的学术论文,是首次根据点云配准设计的专用Transformer模型。

该论文探索了在点云配准中几何结构描述符对提取可靠对应和获得准确配准的影响。点云配准任务涉及到对无组织点云中刚体变换运动的估计,因此捕捉点云中几何结构的上下文特征是至关重要的。目前的纯坐标方法忽略了点云中大量的几何信息,削弱了对全局上下文的表达能力。该论文提出了增强几何结构Transformer学习点云中几何结构的增强上下文特征,并对点云之间的结构一致性进行建模以提取可靠的对应关系,该方法编码了三个显式的增强几何结构,为点云配准提供了重要的线索。更重要的是,增强几何结构Transformer可以学习有意义的几何结构特征,而且不需要使用:(i)明确的位置嵌入;(ii)额外的特征交换模块。与普通Transformer相比,可以简化网络结构。在合成数据集和真实数据集上的大量实验表明,我们的方法可以取得有竞争力的结果。

IEEE TVCG是中科院SCI期刊大类一区TOP期刊、中国计算机学会(CCF)认定的计算机图形学与多媒体领域的A类期刊。

论文与代码详见https://yyzmars.github.io/

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