대응 위치의 직접 예측
일반적인 특징 기반 정합에서는 기술자를 비교해 후보 대응을 얻고 잘못된 후보를 걸러낸다. REGTR는 이 절차의 역할을 주의 기제로 대체해 최종 대응 집합을 직접 예측하도록 구성한다.
점군 안팎의 주의
자기 주의는 한 점군 내부의 문맥을 다루고 교차 주의는 두 점군 사이의 정보를 연결한다. 이러한 트랜스포머 층이 대응 예측을 위한 네트워크의 중심을 이룬다.
겹침과 위치의 공동 출력
각 점이 공통 관측 영역에 속할 확률과 다른 점군에서의 대응 위치를 학습한다. 두 점군이 완전히 같은 영역을 담지 않을 때에도 대응 판단에 겹침 정보를 함께 사용할 수 있다.
정렬 변환의 계산
예측한 대응에서 강체 변환을 구하며 별도의 RANSAC 후처리를 요구하지 않는 구성을 제시했다. 논문은 3DMatch와 ModelNet에서 성능을 평가했다.
관련 문서
트랜스포머 / GeoTransformer / CoFiNet 점군 정합 / PointDSC / 3DMatch / 기하 정합