회전 증강의 범위
연속적인 모든 회전을 유한한 학습 예시로 보여 줄 수는 없다. RoITr는 드물게 관측한 자세에서도 기하를 비교하기 위해 회전 불변성을 네트워크 표현에 반영한다.
점 쌍 특징 좌표
국소 단계의 주의 기제에 점 쌍 특징인 PPF 기반 좌표를 삽입한다. 이를 바탕으로 자세 불변 기하를 다루는 주의 기반 인코더와 디코더를 구성한다.
관측을 잇는 전역 정보
전역 트랜스포머는 자기 주의로 두 관측 사이의 회전 불변 공간 관계를 학습한다. 국소 특징의 구별 능력과 겹침이 적은 조건의 대응 판단을 보완한다.
강체와 비강체의 평가
논문은 강체와 비강체 공개 평가 자료에서 매칭을 살폈다. 특히 회전 범위를 확대한 3DLoMatch에서 실험해, 적은 겹침과 자세 변화가 동시에 나타나는 조건을 평가했다.
관련 문서
GeoTransformer / CoFiNet 점군 정합 / Lepard 점군 대응 / SpinNet 점군 특징 / RoReg / 트랜스포머