[人工智能](ICPR 20) DIP: Distinctive 3D local deep descriptors

DIP[1]属于一种基于PointNet[2]网络的比较简洁的two-stage点云特征提取器，因此文章的重点并不在网络设计上面，而在输入数据local patches的准备上。因此生成正确的local patches以使用PointNet进行特征提取成为DIP的关键。

Dataset Preparation

按照DIP的格式要求，于作者提供的google drive中下载好3DMatch_train.zip与3DMatch_test.zip，解压后数据组织形式如下：
├── 3DMatch_train
│ ├── 7-scenes-chess/
│ ├── 7-scenes-fire/
│ ├── …
├── 3DMatch_test
│ ├── 7-scenes-redkitchen/
│ ├── sun3d-home_md-home_md_scan9_2012_sep_30/
│ ├── …
在训练集中，在每个scene下都在folder 01_data下保存有每个点云fragment的cloud_bin_.ply文件，其次是将每个fragment对齐至全局坐标系下的pose信息，存储于cloud_bin_.info.txt中。同时folder Correspondences中存储着这个scene下，所有对应pair的correspondences indices信息。（按照作者的说法，这里的correspondences信息均是在19年的3DSN[3]中计算得到的，这些信息在这里的主要作用主要是提供哪些fragment之间构成pair，而其中具体的correspondences indices并不使用，DIP选择重新计算这些indices）
在测试集中，每个scene下同样有folder 01_data保存*.ply，同时在folder 02_T中将gt transformation存储于*_*.pkl中。
接着便是最繁琐的对输入local patches的pre-computing部分，首先给出处理完后的数据组成：
├── 3DMatch_train_pre
│ ├── correspondences/
│ ├── lrfs/
│ ├── patches_lrf/
│ ├── points_lrf/
│ ├── rotations_lrf/
├── 3DMatch_test_pre
│ ├── lrfs/
│ ├── points_lrf/
│ ├── patches_lrf/
│ ├── 7-scenes-redkitchen.hdf5
│ ├── …
preprocess_3dmatch_correspondences_train/test.py
核心作用是利用folder Correspondences下保存的pair信息，以及gt transform信息，利用open3d[4]中的ICP API重新计算correspondence，并保存于3DMatch_train_pre/correspondences/scene_name.hdf5中。
preprocess_3dmatch_lrf_train/test.py
这一步主要在完成以下步骤，即corresponding local patches的预计算，即离线计算训练所需数据，加速网络训练过程。

这里用pcd1、pcd2代表point cloud 1，point cloud 2. 按照图中的逻辑，overlap region的寻找已经由上一步：correspondences的计算中得到，这是由于只有处于overlap region中的点才有可能找到correspondences. 这里使用pcd1_corr以及pcd2_corr代表两点云中处于overlap region中的部分。接着对pcd1与pcd2进行voxel_size=0.01的down sampling，得到pcd1_down, pcd2_down. 接着对pcd1_corr与pcd2_corr进行FPS采样，分别采得256个centroids，再接下来以这些centriods为球心，在pcd1_down以及pcd2_down中构造点数为256的local patch，并用3DSN中的方法计算Local Reference Frame(LRF)，将patch内的点x、y、z轴与LRF对齐以形成canonical representation.接着保存：

1. local patches于folder patches_lrf中
2. LRFs于folder lrfs中
3. centroids于folder points_lrf中
4. gt transform于folder rotations_lrf中

至此，数据pre-computing阶段已完成，接着便是对patch进行特征提取的步骤。

Feature Extractor

首先给出网络结构图：

对于输入的local patch，即图中的$X$，由以上数据准备过程中的已知信息可知，patch大小为(256, 3)，即上图的n=256. 首先采用一个TNet产生一个transformation作用于patch $X$上，这一步的目的与PointNet[2]中的TNet相同，即学习一个仿射变换以进一步消除旋转即平移不变性，得到$\hat{X}$.
TNet部分的网络示意图如下：

可以看到作用就是以patch自身作为输入产生一个transformation，并作用于自身。
接着便是比较常规的PointNet[2]-style特征提取网络，示意图如下：

可以看到与TNet基本没有什么区别，无非是多了一个Dropout层，最终输出为对应local patches的32维descriptors.

Loss

网络整体架构流程如下：

网络是一个Siamese network，输入为两个batch的patches，每个batch大小为(256, 256, 3).
loss主要由两部分构成，Chamfer loss促使两个相同的经过仿射变换作用过的positive patch在欧氏空间上尽量接近。
$X$、$A$为第一个patch与其仿射变换，$X^{\prime }$、$A^{\prime }$为第二个patch与其仿射变换：

监督descriptor部分使用的是FCGF[5]中的Hardest Contrastive Loss：

即在一个batch内，对每对postive pair $(f,f^{\prime })\in C_{+}$, 分别挖掘$f$与$f^{\prime }$的hardest negatives加以监督。
最终的loss由以上两个loss equally weighted组成。

Analysis

对于DIP，整篇文章最重要的部分，是指出在输入local patches经过PointNet[2]-style的特征提取网络时，经过max-pooling后得到的global vectors $Y$在某种程度上反映了这个patch的informative程度。具体表现为vectors $Y$的模长反映了patch内信息的”显著“程度：

由上图可以看出，当patch位于平面区域flat surface即信息比较不显著的区域时，模长值较小；当patch位于一些结构性区域structured area时，模长值较大。基于以上观察，作者提出利用global vectors的模长，卡一个阈值，来去除掉不这些位于不”显著“区域patch所提取的特征，而只用patch位于”显著“区域处提取的特征去做匹配。
阈值的选取也比较简单，卡掉模长较小（后5%）的那些descriptors，而留下前95%的descriptors进行匹配。

Experiment

由于DIP只给了evaluate feature match recall（FMR）的script而没有evaluate registration recall（RR）的script，自己是可以实现的，但由于时间关系，这里就略过对RR的评估。只在一个数据集3DMatch评估FMR指标。
按照作者预设的参数，训练40个EPOCH，进行FMR的评估，结果如下：
首先是文章中FMR的结果：

接着是分别测试作者提供的预训练权重final_chkpt.pth与自己训练得到的权重ckpt_e39_i9600_dim32.pth得到的FMR结果：

可以看到FMR的复现结果与论文中的结果是基本一致的。

Generalization Ability

To do …

References

[1] Poiesi F, Boscaini D. Distinctive 3D local deep descriptors[C]//2020 25th International conference on pattern recognition (ICPR). IEEE, 2021: 5720-5727.
[2] Qi C R, Su H, Mo K, et al. Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 652-660.
[3] Gojcic Z, Zhou C, Wegner J D, et al. The perfect match: 3d point cloud matching with smoothed densities[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 5545-5554.
[4] Zhou Q Y, Park J, Koltun V. Open3D: A modern library for 3D data processing[J]. arXiv preprint arXiv:1801.09847, 2018.
[5] Choy C, Park J, Koltun V. Fully convolutional geometric features[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019: 8958-8966.