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point cloud matching
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CVPR
耦合拉普拉斯特征映射用于局部感知三维刚性点云匹配
基于图 Laplacian 特征映射和局部结构的点云匹配技术，通过引入 Coupled Laplacian 算子解决顺序和符号歧义，成功实现高度精确的形状匹配和异常定位。
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4 months ago
深度函数图先验下的非刚性形状配准
我们提出了一个基于学习的非刚性形状配准框架，无需对应关系监督，通过学习深度功能图所产生的高维嵌入来指导源网格向目标点云进行形变，动态更新并过滤对应关系以提高稳健性，在未进行对齐的输入下，我们训练了一个基于方向回归器的模型以降低对外在对齐的要
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8 months ago
CVPR
Lepard: 学习刚性和可变形场景中部分点云匹配
Lepard 是一种基于学习的部分点云匹配方法，可以在刚性和可变形场景中进行匹配，其关键特征是利用三维位置知识实现点云匹配，通过特征空间和三维位置空间分离表示，显式地利用向量点积作为位置编码方法，并且采用重新定位技术改善交叉点云相对位置，与
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3 years ago
ECCV
3DFeat-Net: 基于弱监督的点云局部 3D 特征匹配
本文提出 3DFeat-Net 算法，利用弱监督学习 3D 特征检测器和描述符，通过对齐和注意机制学习 GPS/INS 标记的 3D 点云的特征对应关系，无需显式指定匹配点群，实验表明其在室外重力对齐数据集上取得了最优表现。
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6 years ago
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