SynBench: A Synthetic Benchmark for Non-rigid 3D Point Cloud Registration

📄 arXiv: 2409.14474v1 📥 PDF

作者: Sara Monji-Azad, Marvin Kinz, Claudia Scherl, David Männle, Jürgen Hesser, Nikolas Löw

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2024-09-22

期刊: Measurement Science and Technology, Vol. 36, No. 1, 015426, 2024

DOI: 10.1088/1361-6501/ad916c

💡 一句话要点

SynBench：用于非刚性三维点云配准的合成基准数据集

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 非刚性点云配准 合成数据集 基准测试 软体仿真 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有非刚性点云配准数据集缺乏对形变程度、噪声、离群点和不完整性等多种挑战的综合覆盖。
  2. SynBench利用软体仿真工具SimTool生成包含多种挑战和难度等级的合成数据集，并提供形变前后对应点的真值。
  3. SynBench旨在为非刚性点云配准方法提供一个公平的比较平台，促进该领域的研究进展。

📝 摘要（中文）

非刚性点云配准是计算机视觉中的一项关键任务。评估非刚性点云配准方法需要一个包含各种挑战的数据集，例如大幅度形变、噪声、离群点和不完整性。尽管存在一些用于可变形点云配准的数据集，但缺乏一个包含所有挑战的综合基准使得不同方法之间的公平评估变得困难。本文介绍了SynBench，这是一个新的非刚性点云配准数据集，它使用SimTool创建，SimTool是一个用于Flex和Unreal Engine中软体仿真的工具集。SynBench提供了两个点集之间对应点的真值，并涵盖了关键的配准挑战，包括不同程度的形变、噪声、离群点和不完整性。据作者所知，与现有数据集相比，SynBench具有三个特点：（1）它是第一个为非刚性点云配准提供各种挑战的基准；（2）SynBench包含不同难度的挑战；（3）它包括形变前后对应点的真值。作者认为，SynBench能够使未来的非刚性点云配准方法能够对其成果进行公平的比较。SynBench可在以下网址公开获取：https://doi.org/10.11588/data/R9IKCF。

🔬 方法详解

问题定义：非刚性点云配准旨在找到两个点云之间的对应关系，其中一个点云经历了非刚性形变。现有数据集通常只关注单一类型的挑战（例如，只有噪声或只有大的形变），缺乏一个综合性的基准来评估算法在各种真实场景下的鲁棒性。此外，缺乏精确的对应点真值也限制了对配准算法性能的准确评估。

核心思路：SynBench的核心思路是利用软体仿真引擎，通过控制仿真参数来生成具有不同程度形变、噪声、离群点和不完整性的点云数据。通过仿真，可以精确地获得形变前后点云的对应关系，从而提供高质量的真值。这种方法能够系统地控制数据集的复杂性，并为算法评估提供可靠的基础。

技术框架：SynBench的生成流程主要包括以下几个阶段：1) 使用SimTool（基于Flex和Unreal Engine）创建软体模型；2) 对软体模型施加不同的形变；3) 在形变前后采样点云；4) 添加噪声、离群点和不完整性；5) 记录形变前后对应点的真值。整个流程可以参数化控制，从而生成具有不同难度等级的数据集。

关键创新：SynBench的关键创新在于其综合性和可控性。它是第一个同时考虑多种非刚性点云配准挑战的基准数据集。通过软体仿真，可以精确控制形变的程度和类型，并获得高质量的对应点真值。此外，SynBench还提供了不同难度等级的数据，方便研究者评估算法在不同场景下的性能。

关键设计：SynBench的关键设计包括：1) 使用Flex和Unreal Engine进行软体仿真，保证了形变的真实性和多样性；2) 通过参数化控制仿真过程，可以生成具有不同程度形变、噪声、离群点和不完整性的数据；3) 提供形变前后对应点的真值，方便算法的定量评估；4) 提供不同难度等级的数据集，方便研究者评估算法在不同场景下的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SynBench是首个综合性的非刚性点云配准基准，包含多种挑战和难度等级。它提供了高质量的对应点真值，并允许研究者系统地评估算法在不同场景下的性能。通过在SynBench上进行评估，研究者可以更客观地比较不同算法的优劣，并推动非刚性点云配准领域的发展。

🎯 应用场景

SynBench可广泛应用于机器人、计算机视觉、医学图像分析等领域。例如，在机器人抓取中，需要对柔性物体进行精确的姿态估计和形变建模。在医学图像分析中，需要对器官的非刚性形变进行配准和跟踪。SynBench的出现将促进这些领域算法的开发和评估，提高相关应用的性能和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Non-rigid point cloud registration is a crucial task in computer vision. Evaluating a non-rigid point cloud registration method requires a dataset with challenges such as large deformation levels, noise, outliers, and incompleteness. Despite the existence of several datasets for deformable point cloud registration, the absence of a comprehensive benchmark with all challenges makes it difficult to achieve fair evaluations among different methods. This paper introduces SynBench, a new non-rigid point cloud registration dataset created using SimTool, a toolset for soft body simulation in Flex and Unreal Engine. SynBench provides the ground truth of corresponding points between two point sets and encompasses key registration challenges, including varying levels of deformation, noise, outliers, and incompleteness. To the best of the authors' knowledge, compared to existing datasets, SynBench possesses three particular characteristics: (1) it is the first benchmark that provides various challenges for non-rigid point cloud registration, (2) SynBench encompasses challenges of varying difficulty levels, and (3) it includes ground truth corresponding points both before and after deformation. The authors believe that SynBench enables future non-rigid point cloud registration methods to present a fair comparison of their achievements. SynBench is publicly available at: https://doi.org/10.11588/data/R9IKCF.