SGOR: 의미 및 기하학적 정보를 활용한 이상치 제거를 통한 강건한 포인트 클라우드 정합

본 논문에서는 기하학적 및 의미적 정보를 완전히 활용하여 강건한 정합을 달성하는 새로운 이상치 제거 방법을 소개합니다. 현재의 의미 기반 정합 방법은 포인트 간 또는 인스턴스 의미 대응 생성에만 의미를 사용하여 두 가지 문제를 가지고 있습니다. 첫째, 이러한 방법은 의미의 정확성에 크게 의존합니다. 잘못된 의미와 희소한 의미가 있는 시나리오에서는 성능이 저조합니다. 둘째, 의미의 사용이 대응 생성으로만 제한되어 있어 약한 기하학 장면에서 성능이 좋지 않습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 한편으로는 지역 투표를 기반으로 하는 2차 지면 분할 및 느슨한 의미 일관성을 제안합니다. 이는 단일 포인트 의미에 대한 의존도를 줄여 의미의 정확성에 대한 강건성을 개선합니다. 다른 한편으로는 이상치 제거를 위한 의미-기하학적 일관성을 제안하여 의미 정보를 충분히 활용하고 대응의 품질을 크게 향상시킵니다. 또한 약한 기하학 장면에서 잘못된 변환 선택 문제를 해결하는 두 단계의 가설 검증이 제안됩니다. 야외 데이터셋에서 우리의 방법은 정합 회수에서 22.5 퍼센트 포인트 개선을 보여주며 다양한 조건에서 더 나은 강건성을 달성합니다. 우리의 코드는 사용 가능합니다.