Oct, 2019

PRNet: 针对局部到局部注册的自监督学习

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TL;DR本论文提出了一种名为 PRNet 的简单、灵活和通用的框架，用于部分到部分的点云配准，它使用深度神经网络处理对齐和部分匹配问题的非凸性，并且 PRNet 适用于部分到部分的配准，并在合成数据上优于 PointNetLK、DCP 和非学习方法。
partial-to-partial point cloud registrationdeep networksprnetself-supervisedkeypoint detector
发现论文，激发创造
  • 非刚性点集配准网络

    该论文介绍了一种基于神经网络的点集配准方法 PR-Net，该方法通过学习训练数据集中的点集的形状描述符，预测了点集之间的空间变换，以最优的方式配准点集，具有较强的鲁棒性，并可以应用于非刚性配准，对于新的点集配准，可以直接使用训练好的模型预测所需的变换。

    Apr, 2019

  • 一次性局部到局部配准的三维 - 三维对应关系学习

    本文提出了一种基于 Optimal Transport layer 和 outlier bins 的 OPRNet 框架，能够以一次迭代的方式实现学习型 partial-to-partial registration，这可以在降低网络复杂度的同时显著提高配准精度

    Jun, 2020

  • PCRNet: 使用 PointNet 编码的点云配准网络

    该论文提出了一个新框架，利用 PointNet 表征对齐点云和执行注册，以实现跟踪，3D 重建和姿态估计等应用，能够根据点云的形状信息生成特定形状或通用的方法，并具有噪声和数据初始化错位的鲁棒性。

    Aug, 2019

  • 完整范围内的健壮部分点云对齐

    GMCNet 使用包括几何特征、自适应局部特征和基于图表征的统计建模等多种策略实现了全范围的点云配准，在点云配准方面超过了以往的最先进方法。

    Nov, 2021

  • 无监督深度概率方法用于部分点云配准

    提出了一种名为 UDPReg 的无监督深度概率点云配准框架，使用 GMM 的后验概率分布、Sinkhorn 算法和三种分布一致性损失函数来解决点云配准中的部分重叠和标记数据问题，并且在多项基准测试中实现了竞争性的性能表现。

    Mar, 2023

  • 3DRegNet：一种用于三维点云配准的深度神经网络

    介绍了 3DRegNet 技术，它是一种用于三维扫描配准的深度学习架构，基于点对应关系分类为内点 / 外点，回归运动参数，提供了两种替代方案，并提出了一种改进方法。该方法在两个数据集上对比了多个基线算法，包含源代码。

    Apr, 2019

  • OMNet：用于部分到部分点云配准的重叠遮罩学习

    本研究提出了一种基于全局特征的 OMNet 方法，用于局部 - 局部点云配准。通过学习重叠区域的掩码来拒绝不重叠的区域，并采用了更实用的数据生成方法，实现了与传统和深度学习方法相比的最新性能。

    Mar, 2021

  • 使用代表性重叠点进行点云配准

    本研究提出了一种新的深度学习模型 ROPNet，它利用具有鉴别性特征的代表性重叠点进行注册，从而将局部到局部的注册转化为局部到完全的注册。实验表明，该方法在嘈杂且部分重叠的点云中表现出卓越的性能。

    Jul, 2021

  • PointNetLK: 使用 PointNet 实现鲁棒高效的点云配准

    本文提出了一种基于 Lucas & Kanade (LK) 算法的 PointNet 学习可变成像函数的方法，以便将其应用于点云配准问题，并且构建了一个单可训练的递归深度神经网络，提高了点云配准的计算效率以及推广到不同形状类别中的性能表现。

    Mar, 2019

  • DBDNet: 带有双分支解耦的部分到部分点云配准

    提出了一种名为 DBDNet 的具有双分支解耦的局部到局部配准的有效方法，通过分别创建两个单独的对应矩阵来消除旋转和平移之间的互相干扰错误，并通过强大的注意力机制实现显式特征交互以准确预测点掩码，并设计了一个多分辨率特征提取网络来捕捉局部和全局模式从而增强重叠预测和配准模块，实验证明了我们提出方法的有效性。

    Oct, 2023