대응마다 다른 신뢰도
초기 대응에 포함된 모든 연결이 동일하게 정확한 것은 아니다. DGR은 육차원 합성곱 신경망으로 대응의 신뢰도를 예측해 자세 계산에 반영한다.
가중 자세 계산
미분 가능한 가중 Procrustes 알고리즘으로 닫힌 형태의 자세 추정값을 구한다. 대응을 동일한 비중으로 처리하지 않고 예측한 신뢰도를 활용하는 구성이다.
자세의 정교화
후속 단계는 SE(3)에서 작동하는 강건한 경사 기반 최적화기다. 앞 단계에서 얻은 자세를 회전과 이동의 변환 공간에서 정교화한다.
연결된 정합 절차
신뢰도 예측과 자세 계산, 정교화가 DGR의 세 주요 모듈이다. 논문은 실제 삼차원 스캔 자료에서 학습 기반 및 고전적인 방법과 비교해 이 연결 구조를 평가했다.
관련 문서
PointDSC / MAC 극대 클리크 정합 / DCP 점군 정합 / REGTR / 기하 정합 / 합성곱 신경망