두 관측을 넘어서
관측 두 개씩만 정합하면 연속 스캔에 담긴 시간적 관계를 충분히 활용하지 못할 수 있다. MemReg는 장기 관측 문맥으로 희소 측정과 적은 겹침을 보완하려는 접근이다.
서로 다른 두 기억
암묵적인 특징 기억 버퍼와 명시적인 자세 기억 버퍼를 둔다. 두 버퍼는 자세와 관련된 시간적 특징을 저장하고 관측이 들어오면 동적으로 갱신한다.
현재와 과거의 융합
동적 이력 가중 모듈이 현재 특징과 과거의 자세 관련 특징을 적응적으로 결합한다. 모든 이력에 일정한 비중을 주는 대신 지금 정합에 필요한 정보를 반영하려는 구성이다.
실외와 실내 평가
논문은 KITTI와 nuScenes, Apollo-Southbay에서 실외 정합을 평가했다. 3DMatch와 3DLoMatch, ScanNet의 실내 다중 관측에서도 일반화를 비교했다.
관련 문서
HRegNet 점군 정합 / 3DMatch / PREDATOR 점군 정합 / ScanNet / 라이다 / 기하 정합