PC2Model: 3D ポイントクラウドからのモデル登録に対する ISPRS ベンチマーク

arXiv:2604.19596v2 発表型: 置換 要旨: ポイントクラウドの登録とは、もう一つのカセット（ポイントクラウド）または 3 次元（3D）モデルと一致させるプロセスで、マルチモーダルデータを統一的な表現に統合することを可能にします。これは、建設監視、自律運転、ロボット工学、およびバーチャルリアリティ（VR）または拡張現実（AR）などのアプリケーションにおいて不可欠です。ポイントクラウド取得技術、例えば光検出・測位（LiDAR）および構造化光スキャンのアクセス性が向上し、また最近のディープラーニングの進展に伴い、研究の焦点は特にポイントクラウドからモデル（PC2Model）登録というダウンストリームタスクへとシフトしてきています。データ駆動型の手法はこのプロセスを自動化しようとするものの、現実世界のスキャンにおける疎性、ノイズ、カビ、および被写体の欠落といった問題に直面しており、これらはその性能を制限しています。これらの課題に対処するために、本稿では古典的手法およびデータ駆動型手法のトレーニングと評価をサポートするために設計された、公開可能なデータセットである PC2Model ベンチマークを提案します。ICWG II/Ib のリーダーシップの下で開発された PC2Model ベンチマークは、シミュレーションされたポイントクラウドと、いくつかの場合は現実世界のスキャンおよびそれに対応する 3D モデルを組み合わせるハイブリッドな設計を採用しています。シミュレーションされたデータは正確な真の基準値および制御された条件を提供し、一方、現実世界のデータはセンサーおよび環境由来のアртеファクトを導入します。この設計は、ドメインを超えて堅牢なトレーニングと評価を可能にし、シミュレーションから現実世界のシナリオへのモデル移行性を体系的に分析することを可能にします。このデータセットは以下の通り公開されています: \href{https://doi.org/10.5281/zenodo.17581812}{https://zenodo.org/records/17581812}

arXiv:2604.19596v2 Announce Type: replace Abstract: Point cloud registration involves aligning one point cloud with another or with a three-dimensional (3D) model, enabling the integration of multimodal data into a unified representation. This is essential in applications such as construction monitoring, autonomous driving, robotics, and virtual or augmented reality (VR/AR). With the increasing accessibility of point cloud acquisition technologies, such as Light Detection and Ranging (LiDAR) and structured light scanning, along with recent advances in deep learning, the research focus has increasingly shifted towards downstream tasks, particularly point cloud-to-model (PC2Model) registration. While data-driven methods aim to automate this process, they struggle with sparsity, noise, clutter, and occlusions in real-world scans, which limit their performance. To address these challenges, this paper introduces the PC2Model benchmark, a publicly available dataset designed to support the training and evaluation of both classical and data-driven methods. Developed under the leadership of ICWG II/Ib, the PC2Model benchmark adopts a hybrid design that combines simulated point clouds with, in some cases, real-world scans and their corresponding 3D models. Simulated data provide precise ground truth and controlled conditions, while real-world data introduce sensor and environmental artefacts. This design supports robust training and evaluation across domains and enables the systematic analysis of model transferability from simulated to real-world scenarios. The dataset is publicly accessible at: \href{https://doi.org/10.5281/zenodo.17581812}{https://zenodo.org/records/17581812}