点云配准是计算机视觉中的关键问题之一，本研究提出了一种新的框架，包括语义感知几何编码器、高阶变换器和显著性超级点，通过减少歧义性、提取显著点，并考虑全局几何一致性，成功地实现了点云的配准。

Sep, 2023

本篇综述调查了基于深度学习的点云配准技术，包括数据集和评估指标，对现有的研究进行了分类，并提出未来研究的挑战和方向。

Apr, 2024

本论文提出了一种通过几何 - 颜色对比（Point-GCC）对点云进行 3D 场景预训练的通用框架，该框架在几何和颜色信息之间建立联系，并包括分层监督、新型深度聚类模块、体系结构不可知的后端等设计，实现了在各项数据集上的显著效果提升，包括 SUN RGB-D 和 S3DIS 之类的异常检测结果。

May, 2023

图像与点云之间的特征匹配问题是图像到点云配准的基本问题。通过预训练的大规模模型来统一图像和点云之间的模态，并在同一模态内建立可靠的对应关系。我们利用深度到图像扩散模型提取的中间特征即扩散特征在图像和点云之间具有语义一致性，这使得粗糙但稳健的跨模态对应关系的建立成为可能。在由单目深度估计器产生的深度图上进一步提取几何特征，通过匹配这些几何特征，显著提高了扩散特征产生的粗糙对应关系的准确性。在三个公共室内外基准测试上，通过直接利用这两种特征，该方法平均提高了 20.6％的内点比率、三倍的内点数目和 48.6％的配准召回率相比现有最先进方法。

Oct, 2023

本文提出了一种基于深度图匹配的 3D 点云注册框架，通过先将点云转化为图并提取每个点的深度特征，再用深度图匹配计算软对应矩阵，从而找到更正确的对应关系，实现了在有离群点和时间约束而没有好的变换初始化时的 3D 点云快速注册。

Mar, 2021

本文将点云配准问题视为语义实例匹配和配准任务，提出了一种用于大规模室外点云配准的深度语义图匹配方法。通过利用大规模点云语义分割网络获得 3D 点云的语义类别标签，并使用欧氏聚类算法将具有相同类别标签的相邻点进行聚类。基于语义实例的空间相邻关系构建了语义邻接图，通过图卷积网络学习了几种高维特征，包括几何形状特征、语义分类特征和空间分布特征，同时应用了注意力机制进行增强。将语义实例匹配问题建模为一个最优传输问题，并通过最优匹配层进行求解。最后，根据匹配的语义实例，首先通过奇异值分解（SVD）算法获得两个点云之间的几何变换矩阵，然后使用 ICP 算法进行细化处理。实验在 KITTI Odometry 数据集上进行，所提出方法的平均相对平移误差和平均相对旋转误差分别为 6.6cm 和 0.229 度。

Aug, 2023

通过提出一种新的特征组合框架，应用松散但更有效的融合，克服各种特征的弱点，并利用两种类型特征的有效信息，该方法在 ScanNet 上实现了最先进的性能，旋转精度达到了 99.1%。

May, 2024

本论文研究了点云配准中准确提取对应关系的问题，通过绕过重复关键点的检测，利用超点实现了匹配，并提出了一种名为几何变换器（GeoTransformer）的方法来学习几何特征，从而使得在低重叠情况下具有鲁棒性。实验证明该方法在各种测试场景下都表现出了显著的准确性和效率。

Jul, 2023

本研究提出了一种名为几何变换器的方法，通过学习几何特征进行超级点匹配，从而实现点云配准。该方法不需要检测重复的关键点，并在低重叠情况下表现良好，能够提高内点比率和注册召回率。

Feb, 2022

本文提出了 DeepI2P：一种新的图像和点云之间的跨模态配准方法。通过将配准问题转化为分类和逆投影优化问题，并使用分类神经网络来对点云中的每个点进行分类。通过这种方法估计相对刚性变换，进而解决了图像和点云之间特征描述缺失的问题。实验结果表明了我们方法的可行性。

Apr, 2021