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【Scalable 3D Registration via Truncated Entry-wise Absolute Residuals】
文章链接：[2404.00915] Scalable 3D Registration via Truncate...
待开源项目：GitHub - tyhuang98/TEAR-release
给定一个输入的3D点对集合，离群点鲁棒3D配准的目标是计算一些旋转和平移，使尽可能多的点对对齐。这是计算机视觉中的一个重要问题，近年来已经提出了许多高精度的方法。尽管这些方法的性能令人印象深刻，但它们缺乏可扩展性，常常会使一台标准笔记本电脑的16GB内存溢出来处理大约30000个点对。在本文中，我们提出了一种三维配准方法，可以处理超过1000万( 107 )个点对，其中超过99 %的随机离群点。
此外，我们的方法是高效的，需要较低的内存成本，同时保持较高的准确性。我们称我们的方法为TEAR，因为它涉及最小化一个计算截断项绝对残差的异常值稳健损失。为了最小化这个损失，我们将原始的6维问题分解为两个维度分别为3和2的子问题，然后通过定制的分支定界方法进行全局优化求解。虽然分支定界通常是缓慢和不可扩展的，但这不适用于TEAR，因为我们提出了新的紧的和计算有效的定界函数。在各种数据集上的实验验证了我们方法的可扩展性和高效性。
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