부분 관측의 대응
두 관측이 물체 전체를 담지 않으면 모든 점을 서로 연결할 수 없다. PRNet은 정렬과 부분 대응의 비볼록 문제를 심층 네트워크로 다루는 프레임워크다.
공통 키포인트
부분 관측 양쪽에 나타나는 점을 찾는 키포인트 검출기를 학습한다. 단순히 눈에 띄는 지점뿐 아니라 다른 관측에서도 대응할 수 있는 지점을 선택하는 일이 중요하다.
표현과 대응의 공동 학습
기하 표현과 키포인트 검출, 키포인트 사이의 대응을 자기 지도 방식으로 함께 학습한다. 논문은 관측과 물체가 바뀌어도 키포인트와 대응을 일관되게 예측할 수 있는지 살폈다.
정합 밖의 표현 활용
합성 자료의 부분 정합 실험에서 기존 방법과 비교했다. 학습한 표현을 분류 작업에도 전이할 수 있는지 평가해 정합 표현의 활용 범위를 함께 다뤘다.
관련 문서
DCP 점군 정합 / PointNetLK / RPM-Net 점군 정합 / 자기 지도 학습 / 기하 정합 / 점군