모든 점 대신 대표 지점
실외 라이다 점군은 규모가 크고 분포도 복잡하다. HRegNet은 모든 점을 같은 방식으로 처리해 대응시키는 대신 계층적으로 추출한 키포인트를 정합에 사용한다.
깊이에 따른 정보 결합
깊은 층의 특징과 얕은 층의 위치 정보를 결합한다. 의미 있는 대응을 찾는 데 필요한 표현과 위치를 정밀하게 맞추는 데 필요한 정보를 함께 활용한다.
합의를 반영한 대응
양방향 합의와 이웃 합의를 대응 네트워크에 반영한다. 이를 위한 유사도 특징을 설계해 키포인트의 연결을 판단하는 단서로 사용한다.
실외 관측에서의 평가
논문은 대규모 실외 라이다 자료 두 종류에서 정확도와 효율을 평가했다. 적은 키포인트를 사용하는 계층 구조와 대응 네트워크의 조합이 설계의 중심이다.
관련 문서
D3Feat / 3DFeat-Net / PREDATOR 점군 정합 / 라이다 / 기하 정합 / 점군